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.
Notice bibliographique
Résumé
Artists routinely use gesture drawings to communicate ideated character poses for storyboarding and other digital media. During subsequent posing of the 3D character models, they use these drawing as a reference, and perform the posing itself using 3D interfaces which require time and expert 3D knowledge to operate. We propose the first method for automatically posing 3D characters directly using gesture drawings as an input, sidestepping the manual 3D posing step. We observe that artists are skilled at quickly and effectively conveying poses using such drawings, and design them to facilitate a single perceptually consistent pose interpretation by viewers. Our algorithm leverages perceptual cues to parse the drawings and recover the artist-intended poses. It takes as input a vector-format rough gesture drawing and a rigged 3D character model, and plausibly poses the character to conform to the depicted pose. No other input is required. Our contribution is two-fold: we first analyze and formulate the pose cues encoded in gesture drawings; we then employ these cues to compute a plausible image space projection of the conveyed pose and to imbue it with depth. Our framework is designed to robustly overcome errors and inaccuracies frequent in typical gesture drawings. We exhibit a wide variety of character models posed by our method created from gesture drawings of complex poses, including poses with occlusions and foreshortening. We validate our approach via result comparisons to artist-posed models generated from the same reference drawings, via studies that confirm that our results agree with viewer perception, and via comparison to algorithmic alternatives.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle