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Enregistrement W2050636141 · doi:10.5555/1272690.1272709

Kinodynamic skinning using volume-preserving deformations

2007· article· en· W2050636141 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSymposium on Computer Animation · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSkinningKinematicsVector fieldComputer scienceDeformation (meteorology)Motion captureComputer visionArtificial intelligenceContext (archaeology)GeometryClassical mechanicsMotion (physics)PhysicsMathematicsGeologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We present a new approach to character skinning where divergence-free vector fields induced by skeletal motion, describe the velocity of skin deformation. The joint transformations for a pose relative to a rest pose create a bend deformation field, resulting in pose-dependent or kinematic skin deformations, varying smoothly across joints. The bend deformation parameters are interactively controlled to capture the varying deformability of bone and other anatomic tissue within an overall fold-over free and volume-preserving skin deformation. Subsequently, we represent the dynamics of skeletal motion, tissue elasticity, muscular tension and the environment as forces that are mapped to vortices at tissue interfaces. A simplified Biot-Savart law in the context of elastic deformation recovers a divergence-free velocity field from the vorticity. Finally, we apply a new stable technique to efficiently integrate points along their deformation trajectories. Adding these dynamic forces over a window of time prior to a given pose provides a continuum of user controllable kinodynamic skinning. A comprehensive implementation using a typical animator workflow in Maya shows our approach to be effective for complex character skinning.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,662
Score d'incertitude au seuil0,690

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,013
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,220 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle