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  • Pushing People Around

    [source] SCA

    [year] 2005

    animating characters being pushed by an external source

    真实人被推的数据集 + 修改

    确定变形参数

    选择反应动作

    1. 从推中反应回来不容易,因为经历一系列不平衡中变平衡,难以纯物理模拟这一回复过程。只用Rag-Doll Simulation或 Fall down.

    2. 捕获一些日常动作及被推了后的动作

    3. 动作间过渡   相似的可以过渡,但相似如何判断? 数值上的相似与感觉上的相似

    4. 修改某一反应动作来适应新的推力

    相关工作写的不错。

    数据捕获,没有根本性的新动作

    物理方法,归为优化,其中Controller方法则为找参数的最优化

    track previously recorded motion, 不能产生protective steps

    ML, generative model

    Motion Transition

       推到时,转到新的动作上, 使用Offset Vector Q_t ,【实际又是一个PDs了…】

    Motion Deformation

        施加一个impulse vector给\dot Q_t

        分散Impulse到邻近

    Synthesis Algorithm

         \theta = F(C^i, impulse), 得到变形参数

          Q = G(C_t , C^I, \theta), 合成动作的质量

    Oracle

    Training:

         <C_t, C^I, \theta, Q, impulse>

        NN

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/justin_s/p/2074758.html
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