CN111145319A - 一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明属于动画制作流程的技术领域，尤其为一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，包括从其他姿势到LBS变形姿势的转换、计算出顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数、连续域中的解决方案、三角形网格的计算和运行算法，所述在预先计算优化后的其他姿势和蒙皮下每个顶点的旋转中心权重，在运动时，这些旋转中心用来为每个顶点进行插值刚性变换。本发明的蒙皮算法与其他算法相比，可在保持实时性能的同时显着减少LBS和DQS的失真并且与现有的动画制作流程完全兼容。
Description
技术领域
本发明属于动画制作流程的技术领域，尤其涉及一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统。
背景技术
制作能够适用于各种角色的蒙皮算法对于动画制作领域至关重要。蒙皮算法必须通过一系列控制器在关节周围产生高质量、细致的形变。在许多有效的蒙皮算法中，基于骨骼的算法是使用最广泛的，通常使用简化版的骨架作为控制器，角色形变通过绕其关节旋转的骨骼产生。每个骨头的动作转变为它所绑定的肢体的形变，皮肤形变通常出现在关节表面附近的区域，这个区域受两个或多个骨骼的形变影响。
目前线性混合蒙皮(LBS)和双四元数蒙皮(DQS)使用最广泛，已在大多数游戏引擎，虚拟现实引擎和3D动画软件中应用，LBS和DQS是具有封闭解的直接方法，其中每个顶点变换计算为骨骼的加权混合变换，LBS和DQS都只需要用户提供每个顶点的蒙皮权重和每个帧的骨骼转换，这些都是很直观的输入，用户可以轻松地使用工具绘制权重，而计算LBS和DQS的形变不同，它们的实现方式非常相似，是使用GPU顶点着色器计算顶点变换最有效的方法。由于其方法的简单性和高效率，LBS和DQS是实时应用的实际标准，甚至对于性能不太重要的离线渲染也是如此。LBS和DQS仍可以作为基础发挥重要作用尤其是在实时应用方面。两种技术在很多方面的应用都可以高效地进行计算。尽管LBS和DQS具有出色的性能，但它们在形变的质量上也具有一些缺陷，特别是在一些特殊的姿势中，LBS中有两种所皆知的缺陷，分别是肘关节塌陷和封套扭曲，这些都是由于线性混合导致的体积损失产生。DQS消除了这些两个缺陷，但会引入关节凸起的缺陷，这是因为DQS内插围绕旋转中心的旋转关节旋转导致例如肘部塌陷，封套扭曲和关节周围鼓胀。由于LBS和DQS的普及，在不更改动画流水线或不显着增加计算成本的情况下减少这些缺陷将具有很大的好处。
针对上述的问题，目前尚未提出有效的解决方案。
发明内容
为解决上述背景技术中提出的问题，一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，包括从其他姿势到LBS变形姿势的转换、计算出顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数、连续域中的解决方案、三角形网格的计算和运行算法，所述从其他姿势到LBS变形姿势的转换通过计算刚性(正交)骨骼变换矩阵[Rj tj]
中静止姿态顶点p的变换矩阵[Rptp]静止姿态Ω和蒙皮权重W，旋转Rp是直接由四元数线性计算的插值(QLERP)，所述转换tp是基于这样的假设间接推论的：具有相似蒙皮权重
的顶点v将具有与[Rp tp]相似的变换，所述使用所有顶点{v}的集合来从初始LBS变形中计算出更好的平移。
所述顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数是经过计算出来的，包括顶点p和v的两个蒙皮权重之间的相似度为s(wp，wv)，所述相似度定义为等式(1)
中成对项的和，
所述权重wpjwpkwvjwvk的乘积为骨骼j和骨骼k的贡献，所述差(wpjwvk-wpkwvj)为归一化蒙皮权重空间中的距离。
所述连续域中的解决方案由包括相似蒙皮权重的顶点v、和相似性，所述相似性由等式(1)中的s(wp，wv)定义，所述所有顶点v的平方误差的加权和由最小化等式(2)中计算得到，所述最佳平移tp由等式(2)查到，所述变换[Rp tp]使其余姿势
(源顶点)接近LBS变形姿势
(目标顶点)，所述等式(2)中的最小化是线性最小二乘问题，通过正则方程(3a)获得的解，用等式(2b)中的v代替，并重新排列方程式得出。
进一步的，从等式(3b)中的第一项
对应于在p*上应用LBS，所述p*在源顶点的CoR(其余姿势)中有作用，所述
在目标顶点(LBS变形姿势)的CoR有作用，所述等式(3c)中计算CoR,p*与骨骼转换无关；因此，可以对其进行预先计算和缓存.
进一步的，三角形网格的计算包括离散化、近似最近邻居(ANN)搜索、平滑蒙皮权重假设、并行实施，所述离散化实施方法的步骤如下：
1)令T为代表输入模型Ω的所有三角形tαβγ的集合；
2)计算在T上的所有三角形tαβγ的积分方程(3c)；
3)对于每个三角形，我们使用三个顶点上的蒙皮权重的平均值来近似相似度s(·，·)(由式(1)计算)；
4)由于三角形网格是分段线性函数，因此顶点vi的CoR可以近似为：
5)将输入三角形网格细分为所有边缘eij的l2蒙皮权重距离||wi-wj||2需要小于∈；
6)如果两个顶点之间的l2蒙皮权重距离大于∈，则通过递归平分一条边来完成细分。
进一步的，近似最近邻居(ANN)搜索实现的方法步骤如下：
1)筛选出具有蒙皮权重wi的每个顶点i；
2)查询所有具有相似蒙皮权重的顶点j，即顶点j；
3)使得||wi-wj||2<ω；
4)将这些顶点j用于下一步的种子；
5)通过使用最大化的最小距离点集对蒙皮权重空间中的所有顶点进行簇化作为集群的中心，可以加快ANN搜索；
6)使用大约
个簇用于快速排除远处的顶点，其中n是顶点数。
进一步的，平滑蒙皮权重假设实现方法的步骤如下：
1)假设输入蒙皮权重在模型表面上是平滑的；
2)在上一步中从与种子顶点相邻的所有三角形开始，在三角形邻接图上执行广度优先搜索；
3)如果相似度(等式(1))小于阈值ε，停止扩展搜索。
更进一步的，并行实施实现方法的步骤如下：
1)并行计算所有CoR；
2)随机调整顶点列表上的计算顺序，以平衡不同计算核心之间的工作量。
进一步的，运行算法包括旋转矩阵、变换插值，所述旋转矩阵是利用QLERP计算，所述变换插值通过LBS计算CoRp*i得到。
与现有技术相比，经过本发明算法处理后的有益效果是：
1、变形质量：本发明提供的方法增加了了正交约束以防止LBS导致的肘部塌陷和封套扭曲的模型缺陷，并且还可以通过预测每个顶点的最优CoR来减少DQS的关节凸起缺陷。
2、向后兼容性：我们的算法使用和其他基于骨骼的蒙皮算法相同的设置，包括LBS、DQS、其余姿势、蒙皮重量和骨骼变形，因此，它可以无缝集成到现有的动画流程中。
3、性能：本发明提供的方法可以充分利用当前的图形硬件(GPU)，利用缓存的CoR，可以直接计算顶点着色器中的变形位置，与LBS和DQS类似。其中，我们在运行中只是在四元数混合步骤后简化CoR上的LBS步骤。
4.我们通过计算不同顶点的不同旋转中心(CoR)。本发明提供的CoR行为类似于曲线骨架，而无需骨架，可以避免关节附近的所有顶点共享相同的旋转中心(CoR)。
5、本发明的算法可以减少了在模型胸部双重四元数蒙皮(DQS)的凸起缺陷和在模型肩部的线性混合蒙(LBS)的封套扭曲缺陷。
本文还提供了本发明提供的方法与旧技术具体效果附图对比说明：
1、肌肉发达的模型的比较(见图8)：LBS在扭曲时显示出很强的封套扭曲缺陷，而非线性方法(LMS，SBS和DQS)在大腿上显示出凸起的缺陷，在肩膀或臀部等具有挑战性的地方，本发明的方法也会产生更自然的变形。
2、不同的膝关节弯曲角度比较(见图8)：随着弯曲程度的增加，所有蒙皮方法的蒙皮缺陷似乎都更加严重：由于鲁棒性问题，LMS偏离了良好的解决方案，SBS和DQS显示了更大的凸出，LBS折叠了太多的膝盖，使骨骼看起来跑到了腿中央，本发明显示出所有方法中最令人满意的变形。
3、在不同蒙皮重量扩散的比较本发明提供的方法始终可以减少LBS塌陷和DQS膨胀(见图9)。
4、髋关节窝处的极度弯曲结果比较(见图8)：髋关节窝处的极度弯曲会放大非线性方法(LMS，SBS和DQS)的凸起缺陷，虽然本发明的方法可以减少隆起，但不会像LBS那样减少大腿的体积，并且SBS显示了不连续性，因为它们的CoR很差。
5、使用非分层连接为蒙皮模型蒙皮比较(见图8)：LBS产生非常自然的变形，因为它的线性插值采用最短的直线，从而使拉伸最小化，非线性插值不适合，因为它们会产生更多的拉伸，由于输入模型是平面模型，因此旋转中心(CoR)分布在平面上，这使本发明的方法的行为像LBS一样并产生令人满意的变形，CoR是按顶点计算的，因此变形不会像SBS那样受到不连续性的影响，SBS的CoR数量有限。
6、具有两个骨骼的杆的变形蒙皮比较(见图10)：具有两个骨骼的杆的变形蒙皮，其中关节扭曲了150°，横截面视图显示在顶部，(在图10左边：通过执行奇异值分解(SVD)计算得到的旋转不能在关节附近平滑插值，因为这只是对LBS的校正(用灰色正方形横截面表示)，该LBS校正了线段上的位置(黑色虚线所示)，右边：通过四元数线性插值(QLERP)计算的旋转将对圆弧段上的位置进行插值(用虚线黑色圆弧表示))。
7、本发明与现有技术效果对比(见图8)：运用本发明方法明显蒙皮效果更佳。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本发明的连续域中的解决方案流程图；
图2为本发明三角网格计算方法种类；
图3为本发明三角网格计算中的离散化方法；
图4为本发明三角网格计算中的近似最近邻居(ANN)搜索方法；
图5为本发明三角网格计算中的平滑蒙皮权重假设方法；
图6为本发明三角网格计算中的并行实施方法；
图7为本发明运行算法流程图；
图8为本发明与现有各种算法技术效果对比图,最右边是我们的算法效果；
图9为本发明不同蒙皮重量扩散的比较图；
图10为本发明具有两个骨骼的杆的变形蒙皮效果图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
首先对本申请涉及的几个名词进行介绍和解释：让
表示(连续)静止姿势形状，
表示所有顶点p∈Ω的蒙皮权重，其中m表示骨骼的数量，
表示骨骼j在顶点p上的蒙皮权重。令[Rj tj]为骨骼j(j＝1..m)的变换矩阵，其中
是旋转矩阵，
是平移矢量。
实施例1
请参阅图1-图10，本发明提供以下技术方案：一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，主要包括如下步骤：
在本实施例中，从其余姿势到LBS变形姿势的转换方法步骤如下：
1)计算刚性(正交)骨骼变换矩阵[Rj tj]
中静止姿态顶点p的变换矩阵[Rp tp]静止姿态Ω和蒙皮权重W，旋转Rp是直接由四元数线性计算的插值(QLERP)；
2)转换tp是基于这样的假设间接推论的：具有相似蒙皮权重
的顶点v将具有与[Rptp]相似的变换；
3)使用所有顶点{v}的集合来从初始LBS变形中计算出更好的平移；
在本实施例中，计算出顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数步骤如下：
1)将顶点p和v的两个蒙皮权重之间的相似度s(wp，wv)定义为等式(1)
中成对项的和。其中权重wpjwpkwvjwvk的乘积表示骨骼j和骨骼k的贡献，差(wpjwvk-wpkwvj)表示归一化蒙皮权重空间中的距离；
在本实施例中，连续域中的解决方案实现步骤如下：
1)考虑所有具有相似蒙皮权重的顶点v，相似性由等式(1)中的s(wp，wv)定义；
2)计算通过最小化等式(2)中所有顶点v的平方误差的加权和；
3)查找最佳平移tp；
4)变换[Rptp]使其余姿势
(源顶点)尽可能接近LBS变形姿势
(目标顶点)；
5)下面等式(2)中的最小化是线性最小二乘问题，通过正则方程(3a)获得的解，用等式(2b)中的v代替，并重新排列方程式得出；
6)从等式(3b)和等式(3c)推断一些属性：等式(3b)中的第一项
对应于在p*上应用LBS；p*在源顶点的CoR(其余姿势)中有作用，
在目标顶点(LBS变形姿势)的CoR有作用，等式(3c)中计算CoR,p*与骨骼转换无关；因此，可以对其进行预先计算和缓存.
在本实施例中，三角形网格的计算包括离散化、似最近邻居(ANN)搜索、平滑蒙皮权重假设、并行实施。
在本实施例中，离散化实现步骤如下：
1)令T为代表输入模型Ω的所有三角形tαβγ的集合；
2)计算在T上的所有三角形tαβγ的积分方程(3c)；
3)对于每个三角形，我们使用三个顶点上的蒙皮权重的平均值来近似相似度s(·，·)(由式(1)计算)；
4)由于三角形网格是分段线性函数，因此顶点vi的CoR可以近似为：
5)将输入三角形网格细分为所有边缘eij的l2蒙皮权重距离||wi-wj||2需要小于∈；
6)如果两个顶点之间的l2蒙皮权重距离大于∈，则通过递归平分一条边来完成细分。
在本实施例中，近似最近邻居(ANN)搜索实现步骤如下：
1)筛选出具有蒙皮权重wi的每个顶点i；
2)查询所有具有相似蒙皮权重的顶点j，即顶点j；
3)使得||wi-wj||2<ω；
4)将这些顶点j用于下一步的种子；
5)通过使用最大化的最小距离点集对蒙皮权重空间中的所有顶点进行簇化作为集群的中心，可以加快ANN搜索；
6)使用大约
个簇用于快速排除远处的顶点，其中n是顶点数。
在本实施例中，平滑蒙皮权重假设实现步骤如下：
1)假设输入蒙皮权重在模型表面上是平滑的；
2)在上一步中从与种子顶点相邻的所有三角形开始，在三角形邻接图上执行广度优先搜索；
3)如果相似度(等式(1))小于阈值ε，停止扩展搜索。
在本实施例中，并行实施方法步骤如下：
1)并行计算所有CoR；
2)随机调整顶点列表上的计算顺序，以平衡不同计算核心之间的工作量。
在本实施例中，运行算法包括旋转矩阵、变换插值，所述旋转矩阵是利用QLERP计算，所述变换插值通过LBS计算CoRp*i得到。
由于本发明的方法对应用于顶点的输出变换施加了正交约束，因此它自然不支持输入骨骼变换的缩放和剪切。但是类似于DQS，缩放和剪切可以在两个阶段进行，其中缩放/剪切成分在第一阶段线性混合，然后在第二阶段应用本发明提供的方法来处理旋转和平移。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：包括从其余姿势到LBS变形姿势的转换、计算出顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数、连续域中的解决方案、三角形网格的计算和运行算法，所述从其余姿势到LBS变形姿势的转换通过计算刚性(正交)骨骼变换矩阵[Rj tj]
中静止姿态顶点p的变换矩阵[Rp tp]静止姿态Ω和蒙皮权重W，旋转Rp是直接由四元数线性计算的插值(QLERP)，所述转换tp是基于这样的假设间接推论的：具有相似蒙皮权重
的顶点v将具有与[Rp tp]相似的变换，所述使用所有顶点{v}的集合来从初始LBS变形中计算出更好的平移。
所述顶点p的旋转中心(CoR)相似度函数是经过计算出来的，包括顶点p和v的两个蒙皮权重之间的相似度为s(wp，wv)，所述相似度定义为等式(1)中成对项的和，
所述权重wpjwpkwvjwvk的乘积为骨骼j和骨骼k的贡献，所述差(wpjwvk-wpkwvj)为归一化蒙皮权重空间中的距离；所述连续域中的解决方案由包括相似蒙皮权重的顶点v、和相似性，所述相似性由等式(1)中的s(wp，wv)定义，所述所有顶点v的平方误差的加权和由最小化等式(2)中计算得到，所述最佳平移tp由等式(2)查到，所述变换[Rptp]使其余姿势
(源顶点)接近LBS变形姿势
(目标顶点)，所述等式(2)中的最小化是线性最小二乘问题，通过正则方程(3a)获得的解，用等式(2b)中的v代替，并重新排列方程式得出。
所述从等式(3b)中的第一项
对应于在p*上应用LBS，所述p*在源顶点的CoR(其余姿势)中有作用，所述
在目标顶点(LBS变形姿势)的CoR有作用，所述等式(3c)中计算CoR,p*与骨骼转换无关；因此，可以对其进行预先计算和缓存。
2.根据权利要求1所述的一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：所述三角形网格的计算包括离散化、近似最近邻居(ANN)搜索、平滑蒙皮权重假设、并行实施，所述离散化实施方法的步骤如下：
1)令T为代表输入模型Ω的所有三角形tαβγ的集合；
2)计算在T上的所有三角形tαβγ的积分方程(3c)；
3)对于每个三角形，我们使用三个顶点上的蒙皮权重的平均值来近似相似度s(·，·)(由式(1)计算)；
4)由于三角形网格是分段线性函数，因此顶点vi的CoR可以近似为：
5)将输入三角形网格细分为所有边缘eij的l2蒙皮权重距离||wi-wj||2需要小于∈；
如果两个顶点之间的l2蒙皮权重距离大于∈，则通过递归平分一条边来完成细分。
3.根据权利要求2所述的一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：所述近似最近邻居(ANN)搜索实现的方法步骤如下：
1)筛选出具有蒙皮权重wi的每个顶点i；
2)查询所有具有相似蒙皮权重的顶点j，即顶点j；
3)使得||wi-wj||2<ω；
4)将这些顶点j用于下一步的种子；
5)通过使用最大化的最小距离点集对蒙皮权重空间中的所有顶点进行簇化作为集群的中心，可以加快ANN搜索；
6)使用大约
个簇用于快速排除远处的顶点，其中n是顶点数。
4.根据权利要求2所述的一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：所述平滑蒙皮权重假设实现方法的步骤如下：
1)假设输入蒙皮权重在模型表面上是平滑的；
2)在上一步中从与种子顶点相邻的所有三角形开始，在三角形邻接图上执行广度优先搜索；
3)如果相似度(等式(1))小于阈值ε，停止扩展搜索。
5.根据权利要求2所述的一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：所述并行实施实现方法的步骤如下：
1)并行计算所有CoR；
2)随机调整顶点列表上的计算顺序，以平衡不同计算核心之间的工作量。
6.根据权利要求1所述的一种实时自动骨骼绑定和蒙皮的方法和系统，其特征在于：所述运行算法包括旋转矩阵、变换插值，所述旋转矩阵是利用QLERP计算，所述变换插值通过LBS计算CoRp*i得到。
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