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首页> 外文期刊>Computer Animation and Virtual Worlds >Key-styling: learning motion style for real-time synthesis of 3D animation
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Key-styling: learning motion style for real-time synthesis of 3D animation

机译：关键样式：学习运动样式以实时合成3D动画

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摘要

In this paper, we present a novel real-time motion synthesis approach that can generate 3D character animation with required style. The effectiveness of our approach comes from learning captured 3D human motion as a self-organizing mixture network (SOMN); of parametric Gaussians. The learned model describes the motion under the control of a vector variable called style variable, and acts as a probabilistic mapping from the low-dimensional style values to the high-dimensional 3D poses. We design a pose synthesis algorithm to allow the user to generate poses by specifying new style values. We also propose a novel motion synthesis method, the key-styling, which accepts a sparse sequence of key style values and interpolates a dense sequence of style values to synthesize an animation. Key-styling is able to produce animations that are more realistic and natural-looking than those synthesized with the traditional key-keyframing technique.
机译：在本文中，我们提出了一种新颖的实时运动合成方法，该方法可以生成具有所需样式的3D角色动画。我们方法的有效性来自于将捕获的3D人体运动学习为自组织混合网络（SOMN）；参数高斯。学习的模型在称为样式变量的矢量变量的控制下描述运动，并充当从低维样式值到高维3D姿势的概率映射。我们设计了一种姿势合成算法，以允许用户通过指定新的样式值来生成姿势。我们还提出了一种新颖的运动合成方法，即键样式，该方法可以接受键样式值的稀疏序列，并插入密集的样式值序列来合成动画。与使用传统的关键帧技术合成的动画相比，关键帧样式能够产生更加逼真的自然外观的动画。

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