Notice bibliographique
Résumé
When animating characters, a key goal is the creation of a believable, expressive performance that gives a character a unique personality with a distinct style of movement. While animators are skilled at creating expressive, personalized performances, it remains challenging to change performance-related aspects of movement in existing motion data. In recent years, motion data reuse has become increasingly important as recorded motion capture data has come into widespread use. This thesis investigates the use of a sparse set of pose-centric editing controls for editing existing motion data using techniques similar to those used by keyframe animators when they create new motion. To do this, this thesis proposes the use of motion extrema—the poses a character passes through when there is a significant change in movement—as a means for choosing effective pose-centric editing controls. First, I present algorithms for identifying motion extrema. Motion extrema can be associated with individual joints or the full body of the character. I introduce a set of approaches for identifying motion extrema; these include the use of extrema of differential measures and the explicit search for times at which the body or a joint is in a spatially extreme configuration. I then present three motion editing applications that use motion extrema as a foundation for applying motion edits. The first application, pose-centric editing, allows users to interactively change poses in a motion, and the system modifies the motion to respect existing ground contact. The second application—staggered poses, introduces a model of character pose that explicitly encodes how timing varies among motion extrema on different parts of the body. This timing variation is commonly used by animators to model overlapping action. By introducing an algorithm for finding timing variation on motion extrema in existing motion, this system enables users to make high-level changes to timing patterns to change overlap effects in existing motion. Finally, I present a procedural motion editing application that targets a specific aspect of motion style; this technique is called spatial exaggeration. Spatial exaggeration changes the geometric relationships among extreme poses. Such edits cause movement to appear more or less energetic. Overall, these applications demonstrate that performance-related aspects of existing motion can be edited using a sparse set of controls in the form of motion extrema.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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) | 0,002 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».