Захват движений и анимация персонажей
Захват движений (motion capture) записывает движения реальных исполнителей и переносит их на цифровых персонажей, обеспечивая реалистичные движения, которые было бы трудно анимировать вручную.
Definition
Захват движений — это измерение движения человека или объекта во времени, а анимация персонажей на основе захвата — это процесс очистки, ретаргетинга и повторного использования этих данных для управления цифровым персонажем.
Scope
Эта тема охватывает оптические, инерциальные и маркерные системы захвата, очистку и ретаргетинг захваченных данных для персонажей с различными пропорциями, смешивание и повторное использование клипов движений, а также структуры, управляемые данными, такие как графы движений, которые синтезируют новые последовательности из захваченной библиотеки.
Core questions
- Как точно измеряется движение исполнителя?
- Как захваченное движение адаптируется к персонажу с другими пропорциями?
- Как плавно смешиваются и объединяются клипы движений?
- Как можно синтезировать новое движение из захваченной библиотеки?
Key concepts
- Оптический и инерциальный захват
- Отслеживание маркеров
- Очистка движений
- Ретаргетинг движений
- Смешивание движений
- Графы движений
Key theories
- Ретаргетинг движений
- Захваченное движение должно быть перенесено на персонажей, скелеты которых отличаются по размеру и пропорциям, что требует сохранения таких ограничений, как контакты стоп, чтобы ретаргетированное движение оставалось физически и визуально правдоподобным.
- Графы движений
- Библиотека захваченных клипов организуется в граф, рёбрами которого являются плавные переходы, так что обход графа синтезирует длинные, управляемые потоки естественного движения из конечного набора данных.
Clinical relevance
Захват движений является стандартом в анимации персонажей для кино и игр, а также в виртуальном производстве. Та же технология используется для клинического анализа походки, спортивной биомеханики и оценки реабилитации.
History
Ротоскопирование и ранние электромеханические установки уступили место оптическим маркерным системам в 1990-х годах; методы, управляемые данными, такие как графы движений, в 2002 году позволили гибко повторно использовать данные, а безмаркерный и обучаемый захват в настоящее время быстро развиваются.
Key figures
- Lucas Kovar
- Michael Gleicher
- Alberto Menache
Related topics
Seminal works
- kovar2002
- menache2011
Frequently asked questions
- Почему захваченное движение не используется напрямую без редактирования?
- Исходные данные захвата содержат шум и пробелы, привязаны к точным пропорциям исполнителя и редко точно соответствуют персонажу или кадру, поэтому их необходимо очищать, ретаргетировать и часто смешивать или редактировать перед использованием.
- Что такое ретаргетинг движений?
- Это адаптация движения, захваченного от одного тела, к персонажу с другими пропорциями при сохранении важных ограничений, таких как удержание ног на земле и рук на объектах, чтобы движение по-прежнему выглядело корректно.