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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
从语音驾驶动画机器人面部表情
摘要 - 动画机器人有望通过栩栩如生的面部表达来实现自然的人类机器人互动。然而，由于面部生物力学的复杂性和对响应式运动的综合需求，产生逼真的语音同步机器人表达式构成了重大挑战。本文介绍了一种新颖的，以皮肤为中心的方法，以从语音输入中驱动动画机器人面部表情。在其核心上，提出的方法采用线性混合皮肤（LB）作为统一表示，并在实施例设计和运动合成中指导创新。lbs通知致动拓扑，促进人类表达重新定位，并实现有效的语音驱动面部运动产生。这种方法证明了在单个NVIDIA RTX 4090上实时在4000 fps上实时在动画面上产生高度现实的面部表情的能力，从而显着提高了机器人在自然相互作用上复制细微的人类表达式的能力。为了促进该领域的进一步研究和开发，该代码已在以下网址公开提供：https：//github.com/library87/openroboexp。
探索实时应用程序的音频指导3D面动画
6。 div>方法17 6.1。 div>研究方法论。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.2。 div>数据集。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>17 6.3。 div>现有方法的性能分析。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>18 6.4。 div>架构。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>。 div>19 6.5。3D面重建。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。21 6.6。实时音频流的预测。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..1增加上下文窗口。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。23 6.6..2转换为更快的运行时。。。。。。。。。。。。。。。。。24 6.7。渲染方法。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25 6.8。端到端工作流程。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。25
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。
M.Sc.数据科学（MDT） M.Sc化学（MSH）课程和教学大纲（2024-2025 ... 计算机科学工程和信息系统 M.Sc.程序 B.SC。计算机科学 课程和教学大纲（2023-2024） 计算机科学工程和信息学院... B.SC。 （多媒体和动画） S.编号作者tr Infaction因子1 Chavda，V.P。，Vuppu，... 选定的出版物列表 - 截至2024年10月 基于AI的车辆网络朝6G和IoT 选定的出版物列表-2023 电子工程学院 高级科学学院 vitree（1月）-2025教学大纲 b'' 2024信息手册Vitree（1月）-2025 ... 用于... 的电池管理系统中的硬件 M.Tech智能移动性 B.技术电气和计算机科学工程 B. Tech。土木工程
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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
Lip-sync ML：基于机器学习的框架，在最终幻想VII重生中生成Lip-sync动画
基于音素的方法，例如Jali [Edwards等。2016]过去曾提出过。他们需要音频和对话文本作为输入，以获取音素的时间序列数据以匹配音频。根据音素的时间，它们通过演奏与音素相对应的姿势来表达唇部同步动画。在上一个标题中，我们使用基于音素的方法为简单事件场景创建LIP-Sync动画。我们使用了SPPAS [BIGI 2015]的音素对齐方式，并通过音素融合了口腔姿势来播放唇部同步动画。我们将用于这种混合物的口腔姿势的集合视为一种称为LipMap的资产。图2显示了一些存储在唇布中的姿势。它为每个姿势存储骨转化。但是，当对话文本中没有即兴的声音或呼吸声时，这变得有问题。在这种情况下，音素将无法正确放置，导致错误的姿势与声音不匹配。需要进行手动调整以避免此问题。近年来，基于机器学习的方法，例如Nvidia的Omniverse Audio2Face [Karras等。2017]也已提出。我们的方法属于这些。根本差异之一
基于深度学习的3D动画的自动生成和设计
摘要。随着信息技术和现代化的快速发展，3D动画自动生成设计在高科技的帮助下有了新的机会和挑战。基于CAD和深度学习技术，本文研究了3D动画自动生成和设计的过程。首先，描述了CAD和深度学习技术的发展状态。CAD模型用于处理3D动画中的细节级别，并且初始参数模型与CAD几何建模集成在一起。通过功能匹配错误控制，构建了自动生成系统。一种深度学习算法用于识别并产生3D动画角色的姿势和面部表达。最后，基于深度学习算法，数据培训和学习系统旨在改善3D动画生成效果和速度。结果表明，基于CAD和深度学习技术的自动3D动画生成系统可以完成许多功能，例如自动参数调整以及角色的产生和识别。在现场构建和动画中，效果渲染具有良好的效果。