Notice bibliographique
Résumé
Our progress in the problem of making animated characters move expressively has been slow, and it persists in being among the most challenging in computer graphics. Simply attending to the low-level motion control problem, particularly for physically based models, is very difficult. Providing an animator with the tools to imbue character motion with broad expressive qualities is even more ambitious, but it is clear it is a goal to which we must aspire. Part of the problem is simply finding the right language in which to express qualities of motion. Another important issue is that expressive animation often involves many disparate parts of the body, which thwarts bottom-up controller synthesis. We demonstrate progress in this direction through the specification of directed, expressive animation over a limited range of standing movements. A key contribution is that through the use of high-level concepts such as character sketches, actions and properties, which impose different modalities of character behaviour, we are able to create many different animated interpretations of the same script. These tools support both rapid exploration of the aesthetic space and detailed refinement. Basic character actions and properties are distilled from an extensive search in the performing arts literature. We demonstrate how all high-level constructions for expressive animation can be given a precise semantics that translate into a low-level motion specification that is then simulated either physically or kinematically. Our language and system can act as a bridge across artistic and technical communities to resolve ambiguities regarding the language of motion. We demonstrate our results through an implementation and various examples.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,403 | 0,235 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».