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Enregistrement W4236565392 · doi:10.1145/2070781.2024196

Artist friendly facial animation retargeting

2011· article· en· W4236565392 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

RevueACM Transactions on Graphics · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHuman Motion and Animation
Établissements canadiensKootenay Association for Science & Technology
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetargetingComputer scienceAnimationComputer facial animationKey frameComputer graphics (images)WorkflowKey (lock)Facial motion captureArtificial intelligenceComputer animationComputer visionCharacter animationProcess (computing)Set (abstract data type)Human–computer interactionFrame (networking)Facial recognition systemPattern recognition (psychology)Programming language

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper presents a novel facial animation retargeting system that is carefully designed to support the animator's workflow. Observation and analysis of the animators' often preferred process of key-frame animation with blendshape models informed our research. Our retargeting system generates a similar set of blendshape weights to those that would have been produced by an animator. This is achieved by rearranging the group of blendshapes into several sequential retargeting groups and solving using a matching pursuit-like scheme inspired by a traditional key-framing approach. Meanwhile, animators typically spend a tremendous amount of time simplifying the dense weight graphs created by the retargeting. Our graph simplification technique effectively produces editable weight graphs while preserving the visual characteristics of the original retargeting. Finally, we automatically create GUI controllers to help artists perform key-framing and editing very efficiently. The set of proposed techniques greatly reduce the time and effort required by animators to achieve high quality retargeted facial animations.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,831
Score d'incertitude au seuil0,605

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,191 · 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