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World File Search System关键帧
![arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日](/simg/g:\will\search\icon\source\a\a454c7720eed6568789d987e8cc344446618fb15.webp)
arxiv：2412.14173v2 [cs.cv] 2025年1月30日
无法简化生产工作流程，降低人工成本并加速创建内容，满足对高质量动画内容的不断增长的需求。在当前的动漫生产管道中，艺术家通常从定义角色视觉属性的角色设计表开始。然后将这些设计转换为关键帧草图 - 概述场景中主要姿势和动作的关键帧。接下来，艺术家创建了互动的草图，这是在关键框架之间绘制的框架，以定义详细的运动和过渡[41，65]。传统上，这些框架是彩色的，这是一项耗时的任务，涉及仔细注意以确保与原始角色设计保持一致。图2说明了该管道的每个步骤。我们的作品与这条管道无缝保持一致，旨在促进着色过程，同时保持对原始角色设计的保真度并确保跨帧的时间一致性。但是，自动化线条艺术色彩[28，59]提出了几个挑战。一个主要的困难在于角色设计与线条艺术草图之间的不匹配，在设计中，设计中的角度，比例和姿势可能与关键帧草图中的角度不符。此外，实现时间一致性至关重要；单独着色每个框架会导致闪烁或不一致，从而损害观看者的经验[5，32，64]。先前的方法[21，46，56]试图解决这些挑战，但要限制。他们经常假设钥匙扣的有色版本并依赖于密集的线条艺术指导。此假设大大增加了艺术家的工作量，因为它需要手动着色多个关键帧和详细的线条艺术输入，从而使过程变得乏味和劳动力密集。此外，某些方法由于训练管道而遭受颜色信息泄漏的影响。具体来说，他们使用使用神经网络从颜色图像中提取的非核心草图进行训练，无意中将原始图像的颜色信息无意识地转化为草图。此信息泄漏破坏了这些方法的实用性，因为现实世界的草图不包含这种隐式颜色信息，这是我们在方法论中进一步分析的关注。为了克服这些挑战，我们提出了一种新颖的全能模型，该模型简化了一个框架内的着色过程。我们的模型利用基于预处理扩散的视频生成模型[1，37]，
人工智能驱动的非结构化数据分析
AI 视频分析 对于拥有 TB 级视频内容的公司来说，手动搜索可能非常耗时。IDOL 消除了对低效搜索技术的需求，因为它可以进行实时视频索引，并提供及时准确的搜索结果。IDOL 进行智能主题分析，因此您可以搜索视频的实际概念，而不是搜索先前输入的标签或关键字。其他功能包括基于关键帧的取景、面部识别、OCR、徽标识别、条形码检测等。
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。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
固定翼和多旋翼飞机的稳健视觉惯性导航与控制
以固定翼飞机为例，开发了一种基于矢量场输入的状态相关 LQR 控制器，以及从误差状态和李群理论得出的 EKF，以估计飞机状态和惯性风速。通过蒙特卡罗模拟证明了这种控制器/估计器组合的稳健性。接下来，通过使用阻力系数、部分更新和关键帧重置增强滤波器，提高了多旋翼飞行器最先进的 EKF 的准确性、稳健性和一致性。蒙特卡罗模拟证明了增强滤波器的准确性和一致性得到了提高。最后，推导出使用图像坐标的视觉惯性 EKF，以及用于估计精确视觉惯性估计算法所需变换的离线校准工具。通过数值模拟还表明基于图像的 EKF 和校准器在各种条件下都具有稳健性。
讲座 18：运动学和动画
在电影发展的早期，3D 动画是使用物理 3D 模型实现的，该模型通过手动调整来创建动画的每个单独帧。使用该技术的经典示例是电影《金刚》（1933 年），其中金刚的模型只有一英尺高。用这种技术制作的动画仍然很受欢迎，最近的一个例子是《超级无敌掌门狗》。动画的计算机支持系统开始出现在 20 世纪 70 年代末，第一部由计算机生成的全长 3D 动画电影是《玩具总动员》（1995 年）。尽管完全使用计算机制作，但《玩具总动员》和其他现代 3D 动画电影仍然耗费大量的人力。全自动动画还有很长的路要走，但计算机工具和支持工具已经迅速发展。这些免除了动画师大量繁琐的工作，并允许创建壮观的特效。基本方法是：(i) 物理模型； （ii）程序方法和（iii）关键帧。
与扩散模型的灵活运动
运动内部的运动是字符动画中的基本任务，包括生成运动序列，这些运动序列合理地插值用户提供的密钥帧约束。长期以来，它一直被认为是一个劳动密集型和具有挑战性的过程。我们研究了扩散模型在产生以关键帧为指导的各种人类运动中的潜力。与以前的Inbeting方法不同，我们提出了一个简单的统一模型，能够生成精确而多样的动作，以符合灵活的用户指定的空间约束以及文本调理。为此，我们提出了条件运动扩散在中间（condmdi），该扩散允许任意密集的或sparse的密钥帧放置和部分密钥帧约束，同时产生与给定密钥帧相干的高质量运动。我们评估了Condmdi在文本条件的HumanM3D数据集上的性能，并演示了扩散模型对密钥帧In-bet中间的扩散模型的多功能性和功效。我们进一步探索使用
![arxiv：2401.05152v1 [cs.ro] 2024年1月10日-Orbilu](/simg/g:\will\search\icon\source\e\ef4fd1d7b2f276ecd818e7f6c15dc268bf9d3b44.webp)
arxiv：2401.05152v1 [cs.ro] 2024年1月10日-Orbilu
摘要 - 协作同时本地化和映射（CSLAM）对于使多个机器人在复杂的环境中运行至关重要。大多数CSLAM技术都依赖于原始传感器测量或低级功能，例如关键帧描述符，由于对环境的深入了解，这可能导致错误的循环封闭。此外，机器人之间这些测量值和低水平特征的交换需要大量数据传输，这限制了系统的可扩展性。为了克服这些局限性，我们提出了多个S-Graphs，这是一种分散的CSLAM系统，它利用嵌入了四层层次结构和可优化的情境图中的高级语义相关信息，用于合作图的生成和本地化，同时最小化机器人之间交换的信息。为了支持这一点，我们提出了一个新颖的房间描述符，该描述符及其连接的墙壁用于执行机器人间循环封闭，以应对多机枪绑架的问题初始化的挑战。在模拟和真实环境中进行了多个实验，验证了所提出方法的准确性和鲁棒性的提高，同时减少了与其他最先进方法相比，机器人之间交换的数据量。docker图像中可用的软件：https：// github.com/snt-arg/multi_s_graphs_docker
CTAN 452 3D 计算机动画简介
课程描述 本课程向学生介绍 Maya 的所有主要功能：建模、动画、纹理、灯光、渲染、表达式、绑定、动态和常用工作流程。快速回顾和解释概念，然后使用 Maya 进行演示。学生将通过遵循课堂示例以及创建符合自己兴趣的项目和练习来获得熟练程度。 课程目标 总体课程目标是让学生对 Maya 制作的所有方面有一个大致的了解，并了解如何使用该软件创建数字内容。课程旨在确保学生接触到使用 Maya 进行 CG 创作的所有相关方面，着眼于为学生提供探索和扩展的基础。因此，课程将根据课程本身的需求和进度灵活调整，并将仅使用以下每周时间表作为基础。因此，尽可能保持进度并避免每周作业随着时间的推移而积累是至关重要的。强调设计和制作技术的每周练习将迫使学生发现 Maya。准备好每周在课外工作大约 3-4 小时（包括指定的 3 小时实验室时间）。这门课不仅仅是学习软件。任何人都可以在家里用一本书和一些耐心做到这一点。这门课是关于使用一种极具创意和技术性的工具探索创造力，使用左脑的修补和右脑的思考。你投入的越多，你向我和 SA 提出的问题就越多，你学到的东西就越多。学习目标 当学生完成课程时，他或她将能够： ● 更轻松地在 Maya 范式中进行创作 ● 比较不同的工作流程并能够决定如何最好地应对创造性挑战 ● 使用多边形建模技术创建硬表面模型 ● 使用一些 NURBS 技术对简单的有机和曲面进行建模 ● 使用层次结构组织对象和场景 ● 设置和编辑关键帧以满足动画的时间需求 ● 创建和应用简单的骨骼装备和控件 ● 为动画设置场景和对象，包括自动动画设置 ● 制作材料来模拟对象属性和表面外观 ● 灯光和渲染场景和动画以营造一种情绪感 先决条件：N/A 共同要求：N/A 同时注册：N/A 建议准备：N/A
gstar：高斯表面跟踪和重建
从任意观点以及适应不断变化的拓扑结构的表面重构。涉及人类或机器人相互作用与物体的场景需要动态适应分裂，合并或变形的表面。热热，下游应用，例如视觉效果和无标记运动捕获，从不依赖模板的情况下跟踪持久区域的能力显着。因此，方法必须有效地处理这些拓扑更改，以确保高质量的渲染和准确的重建，同时还要维护对现有表面的同意跟踪。经典方法主要依赖于网格和tex曲线图，这些图提供了合理的外观，但重大取决于网格分辨率。他们常常无法准确地确定细节和观察依赖性效果。al-尽管这些网格表示可以进行一定程度的跟踪，但它们努力处理重大的拓扑变化，需要新的关键帧以适应ma-jor变换。神经辐射场的出现（NERF）[28]在静态[1，46]和dy-namic场景[17，30]的外观和新型综合方面有了显着改善。使用Marting Cubes [37，44]可以从隐式签名的距离功能（SDF）得出表面，但除非使用了不足的模板，否则它们缺乏一致的跟踪。最近，出现了3D高斯脱落（3DGS）[20]，具有明确的纹理代表，在外观上与NERF竞争，同时实现了更有效的效果。这些高斯人与网格面一起移动，以表示移动和变形的对象。其明确表示有助于跟踪，并为此开发了几种技术[26，50]。然而，准确的动态表面重建仍然是一个挑战，并且在现有表面的跟踪与引入新的表面保持平衡被证明很困难。为了应对这些挑战，我们提出了GSTAR，该方法能够重建光真逼真的外观和准确的表面几何形状，并随着拓扑变化而保持一致的跟踪。GSTAR利用多视图盖，并将网眼与绑定的高斯人结合在一起，与高斯表面相结合。当新的表面变得可见时，新的高斯人会产生，并且网格拓扑更新。适应性网格提供了时间一致，准确的几何形状，而高斯人则带来了逼真的外观。这个问题很困难，因为总会有一个折扣。可以通过固定的托架或模板[24，50]更轻松地跟踪的方法倾向于在新的姿势或变形下降低外观和几何形状的质量。相反，过度拟合静态场景的方法[8，14，16]缺乏时间一致性或错过新的框架详细信息。GSTAR通过尽可能多地跟踪面孔来解决这一权衡