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制作3D动画教学材料
正确的财富管理教育是政府、学校、社会和家庭必须解决的现实问题。美国、日本等国家高度重视财富管理教育，并将其作为重要的教育内容付诸实践[1]。Bryant、Stone和Wier[2]认为个人财富管理知识影响其财富管理态度。Xiao、Tang和Shim[3]指出，如果大学生愿意控制自己对个人财富管理的认知，那么他们会对自己的财富管理状况更加满意，负债也更少，财富管理与身体健康、心理健康和人们的生活呈正相关。财富管理素养提高了财富管理决策[4]。财富管理知识水平与人们的收入和退休准备呈正相关[5]。学生在学校培养的财富管理知识和习惯将成为他们成年生活的一部分，缺乏财富管理知识的学生往往对财富管理有更多负面的认知，并在财务决策中犯错误[6]。
起搏器+：在驾驶场景中的按需行人动画控制器
我们应对行人模拟中的内容多样性和收获性的挑战，以驱动方案。最近的行人动画框架具有重要的限制，其中他们主要关注轨迹[48]或参考视频[60]的内容，因此忽略了这种情况下人类运动的潜在多样性。这种限制限制了产生行人行为的能力，这些行为表现出更大的变化和现实动作，因此重新严格使用其用法，为驾驶模拟系统中的其他组件提供丰富的运动内容，例如，突然改变了自动驾驶汽车应响应的运动。在我们的方法中，我们努力通过展示从各种来源获得的各种人类动作（例如生成的人类运动）来超越限制，以遵循给定的轨迹。我们的框架的基本贡献在于将运动跟踪任务与轨迹结合到以下，这可以跟踪特定运动零件（例如上半身），同时遵循单个策略的给定轨迹。以这种方式，我们在给定情况下显着增强了模拟人类运动的分歧，以及内容的可控性，包括基于语言的控制。我们的框架有助于生成
创意行业路线图：游戏，动画和电影
R&D Technologies Game Development: • Development of serious games and gamification apps in education, tourism, cultural preservation, and corporate sector • Development of game engine and framework • Development of input modalities for VR app simulation and training • Digitization of traditional sports and AI for game analytics • Development of proprietary software and software-as-a- service • Application of blockchain for asset management, royalty monitoring, and intellectual property processing • Prototyping of advanced gaming devices • Development of brain-to-computer interface Animation: • Development of database for Philippine indigenous sounds • Automatic music generation and AI-assisted sound engineering • Process R&D for creative look and feel / graphics design technique • Motion capture technology for facial, body, and hand gestures • Integration of AI in 3D animation / character simulation • Development of real-time translation for bilingual conversation • Prototyping of advanced动画工具
关于现实虚拟人类动画的调查
摘要生成现实的动画虚拟人类是一个问题，在不同类型的虚拟环境中使用了许多应用程序进行了广泛的研究。然而，这种现实动画的创建过程具有挑战性，尤其是因为有影响因素的数量和种类，然后应识别和评估。在本文中，我们试图通过提供评估其现实主义的研究调查，以更清楚地了解文献中研究的多种因素如何影响动画虚拟人类的现实水平。这包括对已操纵以增加虚拟人类现实主义以及已开发的评估方法的特征的综述。作为与人类感知一致的方式评估动画虚拟人类的挑战仍然是积极的研究问题，这项调查进一步确定了重要的开放问题和未来研究的方向。
M.Sc的课程结构图形和动画2年
感性和感知理论 - 视觉交流的感性和感知理论。大脑看到的内容：颜色，形式，深度和运动。视觉消息和观众的含义制作过程 - 感知，视觉思维/可视化。练习的实践：图像，力量和政治。观察和实用；构想 - 定义和概念；创造力 - 定义和概念特征和创造力过程；创造力工具；创造力的方法；创新 - 定义和概念；横向思维定义和概念；横向思维和垂直思维；创造力和视觉交流；将思想开发到其他媒介的过程。
基于薄板样条插值，用于动画线INBETWINDING
动画线Inbetwewing是动画制作的关键步骤，旨在通过预测两个关键帧之间的中间线艺术来增强动画流动性。但是，现有方法在有效地解决稀疏像素和行动中的重大运动时面临挑战。在文献中，通常采用倒角距离（CD）来评估表现性能。尽管达到了有利的CD值，但现有方法通常会产生与线路断开连接的插入框架，尤其是对于涉及大型运动的场景 - iOS。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的插值方法，用于动画线，其中采用基于薄板样条的变换来更准确地估算两个关键帧之间的关键点对应关系，尤其是对于大型运动方案。在粗估计的基础上，使用简单的UNET模型在最终框架插值之前，采用了一个运动精炼模块来进一步增强运动细节。此外，为了更多地评估动画线的性能，我们完善了CD指标，并引入了一个名为“加权倒角距离”的新指标，该指标与视觉感知质量具有更高的一致性。此外，我们结合了Earth Mover的距离并进行用户研究以提供更全面的评估。我们的方法通过以增强的流动性提供高质量的介导结果来执行现有方法。
基于及时的动画中的流量为流量
“解散过程是创造过程，” Sujin Kim的《溶解》（2023）的后记是通过实现神经风格转移的实现，这是一种基于机器学习 - 基于机器学习的技术，用于图像样式化的技术。1根据电影的摘要，其标题“是对个人的心理动荡与我们不守规矩时代的不可预测性之间相互联系的隐喻”。 2解散的概念也是对Short生产过程的合适典故。Kim的导演方法利用AI的扭曲，利用算法产生的图像的非惯性，任意波动来产生独特的变形效应。kim的作品在AI生成的动画的早期浪潮中很少见，其中大多数示例被认为是“夸张的拖鞋”。 3正如我在其他地方所说的那样，这种新兴的动画内容背后的生产方法不仅在道德上和法律上是值得质疑的，而且也容易发生
s3：语音，脚本和场景驱动的头和眼动画
我们介绍𝑆3，一种新颖的方法，用于产生表达性，以动画为中心的3D头和对话中角色的眼睛动画。给定语音音频，导演脚本和摄影3D场景作为输入，我们会自动输出每个角色的头和眼睛的动画3D旋转。𝑆3将动画和心理语言的见解提炼成一个新颖的模块化框架，以捕捉对话式捕捉：音频驱动的节奏性头运动；叙事脚本驱动的象征性的头和眼睛手势；以及根据音频驱动的凝视焦点/厌恶和3D视觉场景显着性计算出的凝视轨迹。我们的评估是四个方面：我们针对地面真相数据和基线替代方案进行定量验证算法；我们进行了一项感知研究，表明我们的结果与先前的艺术相比有利。我们介绍了动画仪控制和对3输出的批评的示例；并提出大量引人入胜且多样化的对话凝视动画。
动作捕捉在当代动画中的意义
研究论文《动作捕捉在现代动画中的重要性》的目的是全面探索和分析动作捕捉技术在当代动画中的作用。本文旨在研究动作捕捉在塑造动画格局方面的重要性，重点关注其对现实主义、角色动画、故事叙述和动画技术整体发展的影响。它可能深入研究动作捕捉的技术方面、创新和应用，强调其对创造逼真的角色、高效的动画工作流程以及真人与计算机生成元素的无缝集成的贡献。此外，研究可能涉及动作捕捉的跨学科性质，探索其在娱乐以外的领域（例如医疗保健、虚拟现实和人机交互）的应用。总体目标是深入了解动作捕捉如何成为现代动画中的变革工具，影响动画行业的艺术和技术方面。
MOFA-VIDEO：通过生成运动场适应在冷冻图像到视频扩散模型中的可控图像动画
在过去，将图像栩栩如生被认为是魔术。在传统的中国故事“魔术刷妈的玛利安”中，作者想象着一支魔术笔可以直接绘制活着的照片。巧合的是，哈利·波特（Harry Potter）的故事创造了一个死去的祖先生活在墙壁绘画中的世界。除了小说之外，实现这一目标的探索从未停止。1878年，穆布里奇（Muybridge）提出了一个名为“马运动的马”的著名实验，该实验连续显示了一系列连续的跑步马的图片，可以被视为视频。随着数字设备的开发，当前方法试图使用计算机视觉算法[8,13,16,17,21,21,24,24,27,32,32,32,34,36，40，50]。但是，它面临着几个限制。一方面，这些方法通常集中在有限类别的动画对象上，例如流体[16、24、25]，人毛[37]和人体/脸部[6,8,9,13,13,17,27,27,32,34,36,36,50]。由于每种特定类型的领域知识，这些方法通常具有完全可控制的场景能力。，例如，sadtalker [50]可以通过音频和给定的脸产生准确的人脸动画。text2cinemagraph [25]使用文本描述来阐明水的自然动画。对于控制能力，这些方法通常遵循通过自我监督分解学习视频，然后通过新驾驶信号进行动画的规则。但是，由于先验自然动画的限制，由于一般域知识的多样性，这些方法在一般图像空间中失败。与以前的内域图像动画不同，基于当前扩散的图像 - to-video（i2v）方法学会以最终的方式从图像中生成视频。多亏了文本对图像模型的大规模生成之前，即稳定扩散[29]，这些方法[1,2,7,11,39]已证明了开放域图像动画的可能性。但是，它们生成的内容可能与给定的图像[1,2,11,39]不同，并且通常通过文本说明[1，2，39]或仅简单的空闲动画[7]产生简单的动作。这些缺点限制了其用于现实世界图像动画任务的应用程序，在该任务中，用户通常需要像以前的内构象中图像动画算法一样创建更可控制的视频。利用域中图像动画和图像到视频的几代，我们很好奇：是否有一个通用的图像动画框架