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World File Search System动画
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。
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
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
研究论文基于空间分离感知算法的智能动画创作方法
在计算机群体动画创作技术中，计算机动画的人工生命方法克服了传统动画创作技术的缺陷，大大提高了动画创作效率。但是由于该方法采用的动画角色建模技术越来越复杂，导致动画系统模型之间的耦合度也越来越高，使得动画创作难度越来越大，特别是当角色数量增加时，计算量会以非线性的方式迅速增加，大大影响了动画创作的实时性，限制了该方法的广泛应用。本文对动画角色模型的设计及其实现技术进行了深入的研究与实现，对群体动画角色模型进行了分析与设计，并设计了空间分离感知算法，有效降低了角色生物力学模型的设计难度，减少了计算量，进一步保证了大规模群体动画创作的实时性。因此，该研究在不降低动画效果和实时性的情况下，降低了动画系统模型之间的耦合度。减少了计算机运算量，满足了大规模群体动画创作的实时性要求，具有重要的意义和价值。
稳定扩散模型的原理与创新实践
传统动画制作流程相对繁琐，需要多名创作者共同协作，精心完成每一帧动作的渲染。而AI动画则影响了人类的艺术创作方式，通过人工智能（AI）驱动的动画解决方案，可以简化动画制作流程、降低成本，为不同需求的中小型创作者和项目提供更大的创作灵活性。AI动画是AI图像生成的延伸，从技术角度看，动画是多个“画面”即帧的序列，序列中各帧之间有图形、逻辑等层次的关联，因此从严格的技术角度看，生成动画比AI生成图纸更难。Stable Diffusion的发布是AI图像生成发展的一个里程碑，相当于为大众提供了一个可用的高性能模型，生成的图像质量更高、运算速度更快、资源和内存要求更低。Diffusion模型所展现的最新图像生成能力远远超出了人们的预期，可以直接从文字描述中生成具有惊艳视觉效果的图像。模型的运作原理是什么？为了控制模型生成的图像类型，如何将文字融入其中进行描述？AI如何通过“文字+”生成各种艺术风格的动画？
具有不同健康素养水平患者的动画糖尿病信息工具的可用性：定性研究
抽象目标最具目前可用的药物自我管理支持工具无法满足健康素养有限的患者的需求。最近，已经开发了针对健康素养有限的患者的需求而定制的工具。这项研究旨在评估患有有限和足够健康素养水平的糖尿病患者动画糖尿病信息工具的可用性。方法的参与者根据筛查访谈中的三个健康素养问题选择了有限和足够的健康素养水平的参与者，并要求每周使用该工具三次，然后进行单独的半结构化访谈。采访主题是基于技术接受模型（即可感知的易用性，可感知的有用性和使用意图）。25例糖尿病患者包括在研究中。关键调查结果所有参与者都认为该工具易于使用，因为明确概述了主题和仅提供个性化信息。那些健康素养有限的人表明，他们已经从该工具中学到了学习，并有意将来继续使用它。这些参与者还表示需要该工具更积极地由医疗保健专业人员提供，而具有足够健康素养的参与者表示需要更深入的信息。结论量身定制的自我管理支持工具被所有参与者都视为可用。为了更好地为它们服务，可以通过满足有限和足够健康素养的人们的其他需求来进一步改善该工具。
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
子章节 C. 艺术、音频/视频技术和……
(a) 一般要求。本课程推荐给 10-12 年级的学生。[ 共同要求：动画 I。 ]推荐的先决条件：艺术 I 和艺术原理、音频/视频技术和通信。共同要求：动画 I。本课程必须与动画 I 同时修读，不得作为独立课程修读。鼓励学区将此实验室与动画 I 连续开设，以便学生有足够的时间掌握这两门课程的内容。[ 有关课程安排选项，请参阅本标题的 §74.3(b)(1)（与必修中学课程描述相关）。 ]成功完成本课程的学生将获得一个学分。