摘要：为了在布料运动仿真中通过调整其中的模型参数表现不同材质布料的运动差异,提出一种基于实例的布料运动模型参数学习方法.该方法利用运动捕获设备获取布料样本的运动实例数据;通过仿真数据与实例数据对比,利用遗传算法逐步进化、学习得到布料运动模型的全部参数.采用文中方法对6种不同材质布料的运动模型参数进行学习,并利用学习结果合成相应的布料运动模拟数据.实验结果表明,每段布料运动模拟数据(时间长度为5 s)与实例数据间的相对位置误差小于6%;在相同外力驱动下,不同材质布料的运动模拟结果能够较好地反映不同材质布料的运动特性.

摘要：实时服装动画生成技术能够为三维虚拟角色实时地生成逼真的服装动态效果,在游戏娱乐、虚拟服装设计展示等领域有着广泛的应用前景.其难点在于如何建立服装动画计算模型,在实时计算的前提下获得最佳的服装动画生成效果.在对服装模型与人体模型在运动过程中发生的位置冲突(collision,也称碰撞)进行分析的基础上,研究并提出了一种基于混合模型的实时虚拟人服装动画计算模型.首先,根据服装动画样本数据中服装与人体发生位置冲突的信息,对服装与人体的运动相关性进行分析;在此基础上,提出并实现一种新的混合策略,将具有较好服装动态模拟效果的动力学计算模型与具有较高计算效率的几何变形方法进行混合,建立支持实时计算且效率可动态控制的服装动画计算模型.实验结果表明,该计算模型能够实时地生成具有较好视觉逼真性的服装动画.

摘要：冲突检测是人体-服装动画研究的核心技术之一,已有的层次冲突检测方法在处理服装变形时需要对层次节点进行大量更新,计算复杂度高,难以满足实时检测的要求.针对人体和服装的特殊位置关系和运动规律,提出一种基于双层候选集的实时冲突检测方法.首先为服装模型的每个顶点建立可能发生位置冲突的人体模型面片候选集,利用候选集的母子双层结构剔除绝大多数不可能发生冲突的图元.该候选集相对于已有的层次方法具有更快的更新速度且具有较好的独立性,便于并行处理;在确定可能冲突的图元后,采用GPU片段程序来加速大规模图元间的相交测试.实验结果表明,该方法检测迅速准确,对一般人体-服装模型(10000面以下)能达到30～75帧/s的实时处理.

摘要：完善了已有的广义交叉截面法,针对人体全身各处的特点提出了多种灵活有效的截面分组方法,实现了人体运动状态下的全身皮肤实时变形;同时结合插值方法,进一步提高肩关节、髋关节等运动幅度较大部位的皮肤变形效果.该方法适用于任意皮肤网格组织方式的虚拟人模型,能够在人体各种运动状态下实时生成逼真的全身皮肤运动变形.

摘要：采用模型重用的思想,通过输入21个人体测量学参数对标准人体模型进行编辑,实时获得相应体型的个性化三维人体模型.该方法使得编辑过程能够实时完成;生成的人体模型可以方便地驱动;精选的21个人体测量学参数覆盖了人体各处的细节,能够比较完整地描述人体的外形特征,满足对人体模型个性化的需求.