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          EEPW首頁(yè) > 智能計(jì)算 > 設(shè)計(jì)應(yīng)用 > 人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

          人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用

          作者:寇元馨1,楊平2(1.長(zhǎng)春光學(xué)科學(xué)技術(shù)館,長(zhǎng)春 130117;2.吉林大學(xué)新能源與環(huán)境學(xué)院,長(zhǎng)春 130021) 時(shí)間:2023-07-29 來(lái)源:電子產(chǎn)品世界 收藏
          編者按:人工智能技術(shù)在動(dòng)畫行業(yè)中的應(yīng)用已經(jīng)取得了顯著的成果,特別是在角色行為設(shè)計(jì)方面。本文將探討人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,介紹人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的基本概念和方法,并以一些典型案例作為例子來(lái)說(shuō)明其應(yīng)用。通過(guò)本文的研究,可以看到人工智能技術(shù)對(duì)于動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)的重要性,并且對(duì)于未來(lái)的發(fā)展具有廣泛的應(yīng)用前景。

          動(dòng)畫作為一種文化形式,近年來(lái)在全球范圍內(nèi)變得越來(lái)越受歡迎。隨著動(dòng)畫行業(yè)的快速發(fā)展,角色成為了動(dòng)畫制作中最關(guān)鍵的環(huán)節(jié)之一。需要考慮多方面因素,如動(dòng)作的流暢性、真實(shí)性、情感表達(dá)等,這對(duì)于動(dòng)畫制作者來(lái)說(shuō)是一個(gè)極大的挑戰(zhàn)。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202307/449099.htm

          近年來(lái),隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,越來(lái)越多的技術(shù)被中。技術(shù)可以幫助動(dòng)畫制作者快速、準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出具有真實(shí)性和流暢性的角色動(dòng)畫,從而提高動(dòng)畫的質(zhì)量和效率。

          本文將重點(diǎn)探討人工智能在行為設(shè)計(jì)中的,并介紹一些典型案例。首先,將介紹人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的基本概念和方法,然后通過(guò)案例來(lái)說(shuō)明人工智能在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的。最后,總結(jié)人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的重要性,并展望未來(lái)的發(fā)展前景。

          1 人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的基本概念

          人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用主要包括以下幾個(gè)方面:

          1.1 運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)

          運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)是一種將人體運(yùn)動(dòng)轉(zhuǎn)換成數(shù)字模型的技術(shù)。通過(guò)運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù),動(dòng)畫制作者可以使用專門的設(shè)備,如攝像頭、傳感器和標(biāo)記點(diǎn)等,捕捉到真實(shí)的運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù),并將其應(yīng)用于角色行為設(shè)計(jì)中。這種技術(shù)可以大大提高角色動(dòng)畫的真實(shí)性和流暢性,使得角色的動(dòng)作看起來(lái)更加自然。

          運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)通常分為兩個(gè)步驟:采集和處理。在采集階段,動(dòng)畫制作者需要安裝標(biāo)記點(diǎn)和傳感器等設(shè)備,并讓演員進(jìn)行動(dòng)作表演。這些設(shè)備會(huì)記錄下演員的動(dòng)作數(shù)據(jù),包括位置、方向和速度等信息。在處理階段,動(dòng)畫制作者會(huì)將采集到的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到特定的軟件中,進(jìn)行數(shù)據(jù)的清理、濾波和轉(zhuǎn)換等處理。這些處理后的數(shù)據(jù)可以直接應(yīng)用于角色行為設(shè)計(jì)中,也可以與其他技術(shù)(如深度學(xué)習(xí))結(jié)合使用。

          運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)的應(yīng)用廣泛,特別是在電影、游戲和虛擬現(xiàn)實(shí)等領(lǐng)域。以下是一些典型的案例,展示了運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。

          1)《星球大戰(zhàn)》

          在《星球大戰(zhàn)》系列電影中,運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)被廣泛應(yīng)用于角色動(dòng)畫的制作。通過(guò)運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù),電影制作團(tuán)隊(duì)可以捕捉到演員的真實(shí)動(dòng)作,并將其應(yīng)用于電影中的虛擬角色中。這種技術(shù)大大提高了電影中角色動(dòng)畫的真實(shí)性和流暢性,使得電影的觀感更加震撼。

          image.png

          圖1

          3)生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)在角色動(dòng)作中的預(yù)測(cè)

          生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)是一種用于生成數(shù)據(jù)的深度學(xué)習(xí)模型,它可以通過(guò)對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)的對(duì)抗學(xué)習(xí)來(lái)生成更加真實(shí)的數(shù)據(jù)。在角色動(dòng)作預(yù)測(cè)中,生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)可以生成下一步的動(dòng)作,從而增強(qiáng)動(dòng)畫的真實(shí)感和流暢性。

          1.3 機(jī)器人學(xué)技術(shù)

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)是一種可以模擬和分析人類運(yùn)動(dòng)的技術(shù),它可以為動(dòng)畫制作者提供更加真實(shí)和自然的角色動(dòng)作設(shè)計(jì)方案。在角色動(dòng)作設(shè)計(jì)中,機(jī)器人學(xué)技術(shù)主要應(yīng)用于步態(tài)和姿勢(shì)的設(shè)計(jì)。

          1.3.1 步態(tài)設(shè)計(jì)

          在角色動(dòng)畫設(shè)計(jì)中,步態(tài)設(shè)計(jì)是非常重要的一個(gè)環(huán)節(jié)。通過(guò)精心的步態(tài)設(shè)計(jì),動(dòng)畫制作者可以使角色動(dòng)作更加真實(shí)、自然和流暢。機(jī)器人學(xué)技術(shù)作為一種可以模擬和分析人類運(yùn)動(dòng)的技術(shù),可以為動(dòng)畫制作者提供更多的幫助。

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以分析人類行走的每個(gè)步驟,并通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬人類行走的過(guò)程。通過(guò)這種方法,動(dòng)畫制作者可以更加準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出角色的步態(tài)。例如,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以幫助動(dòng)畫制作者確定角色每個(gè)步驟的姿勢(shì)和移動(dòng)方式,從而使得角色的步態(tài)更加自然和流暢。

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)還可以幫助動(dòng)畫制作者優(yōu)化角色的步態(tài)設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)人類運(yùn)動(dòng)的模擬和分析,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以識(shí)別出角色步態(tài)中的缺陷和問(wèn)題,并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案。通過(guò)這種方法,動(dòng)畫制作者可以不斷改進(jìn)角色的步態(tài)設(shè)計(jì),使得角色動(dòng)畫更加真實(shí)和自然。

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)在角色動(dòng)畫設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,可以為動(dòng)畫制作者提供更多的幫助。機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以模擬和分析人類運(yùn)動(dòng),從而設(shè)計(jì)出更加真實(shí)和自然的角色步態(tài)。在步態(tài)設(shè)計(jì)中,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以幫助動(dòng)畫制作者更加準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出角色動(dòng)畫,使得動(dòng)畫更加真實(shí)和自然。

          1.3.2 姿勢(shì)設(shè)計(jì)

          在角色動(dòng)畫設(shè)計(jì)中,姿勢(shì)設(shè)計(jì)也是一個(gè)非常重要的環(huán)節(jié)。通過(guò)精心的姿勢(shì)設(shè)計(jì),動(dòng)畫制作者可以使角色動(dòng)作更加真實(shí)、自然和流暢。機(jī)器人學(xué)技術(shù)作為一種可以模擬和分析人類運(yùn)動(dòng)的技術(shù),同樣可以為動(dòng)畫制作者提供更多的幫助。

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以分析人類姿勢(shì)的每個(gè)細(xì)節(jié),并通過(guò)建立數(shù)學(xué)模型來(lái)模擬人類姿勢(shì)的變化。通過(guò)這種方法,動(dòng)畫制作者可以更加準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出角色的姿勢(shì)。例如,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以幫助動(dòng)畫制作者確定角色每個(gè)關(guān)鍵幀的姿勢(shì)和變化方式,從而使得角色的動(dòng)作更加自然和流暢。

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          圖2

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)還可以幫助動(dòng)畫制作者優(yōu)化角色的姿勢(shì)設(shè)計(jì)。通過(guò)對(duì)人類運(yùn)動(dòng)的模擬和分析,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以識(shí)別出角色姿勢(shì)中的缺陷和問(wèn)題,并提出相應(yīng)的優(yōu)化方案。通過(guò)這種方法,動(dòng)畫制作者可以不斷改進(jìn)角色的姿勢(shì)設(shè)計(jì),使得角色動(dòng)畫更加真實(shí)和自然。

          機(jī)器人學(xué)技術(shù)在角色動(dòng)畫設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,可以為動(dòng)畫制作者提供更多的幫助。機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以模擬和分析人類運(yùn)動(dòng),從而設(shè)計(jì)出更加真實(shí)和自然的角色姿勢(shì)。在姿勢(shì)設(shè)計(jì)中,機(jī)器人學(xué)技術(shù)可以幫助動(dòng)畫制作者更加準(zhǔn)確地設(shè)計(jì)出角色動(dòng)畫,使得動(dòng)畫更加真實(shí)和自然。

          在電影《星球大戰(zhàn)》中,機(jī)器人學(xué)技術(shù)被廣泛應(yīng)用于角色動(dòng)作設(shè)計(jì)中。通過(guò)機(jī)器人學(xué)技術(shù),動(dòng)畫制作者可以分析人類運(yùn)動(dòng)的細(xì)節(jié),從而設(shè)計(jì)出更加真實(shí)和自然的角色動(dòng)作。在電影中,角色的步態(tài)和姿勢(shì)非常自然,使得觀眾更容易沉浸于電影的情節(jié)中。

          1.4 自然語(yǔ)言處理技術(shù)

          自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以將人類語(yǔ)言轉(zhuǎn)換成機(jī)器可讀的形式,并從中提取信息。在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中,自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以用于處理劇本和對(duì)話,從而幫助動(dòng)畫制作者設(shè)計(jì)出更加符合情境和角色特點(diǎn)的動(dòng)作。

          自然語(yǔ)言處理技術(shù)可以將劇本和對(duì)話轉(zhuǎn)換成機(jī)器可讀的形式,從中提取情感、人物關(guān)系等信息。通過(guò)這些信息,動(dòng)畫制作者可以更好地理解角色之間的關(guān)系和情感變化,進(jìn)而設(shè)計(jì)出更加符合情境和角色特點(diǎn)的動(dòng)作。

          例如,動(dòng)畫制作者可以使用自然語(yǔ)言處理技術(shù)來(lái)分析對(duì)話中的情感變化,并根據(jù)分析結(jié)果來(lái)設(shè)計(jì)角色的動(dòng)作。如果對(duì)話中存在緊張的情緒,動(dòng)畫制作者可以設(shè)計(jì)角色的動(dòng)作表現(xiàn)出相應(yīng)的情感,從而增強(qiáng)角色的表現(xiàn)力和戲劇性。

          此外,自然語(yǔ)言處理技術(shù)還可以用于劇本的自動(dòng)生成。通過(guò)訓(xùn)練自然語(yǔ)言處理模型,可以自動(dòng)生成符合情境和角色特點(diǎn)的劇本。這種方法可以幫助動(dòng)畫制作者節(jié)省劇本編寫的時(shí)間和精力,同時(shí)也可以增加動(dòng)畫制作的創(chuàng)新性和多樣性。

          總之,自然語(yǔ)言處理技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,可以幫助動(dòng)畫制作者更好地理解角色之間的關(guān)系和情感變化,從而設(shè)計(jì)出更加符合情境和角色特點(diǎn)的動(dòng)作。在未來(lái),隨著自然語(yǔ)言處理技術(shù)的不斷發(fā)展,這種方法將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用,為動(dòng)畫制作帶來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。

          2 人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用方法

          人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用包括預(yù)測(cè)、優(yōu)化和生成。

          2.1 預(yù)測(cè)

          預(yù)測(cè)是一種基于人工智能技術(shù)的角色行為設(shè)計(jì)方法。通過(guò)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,可以對(duì)角色下一步動(dòng)作進(jìn)行預(yù)測(cè)。例如,可以使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 模型來(lái)預(yù)測(cè)角色的下一步動(dòng)作。這種方法可以使得角色動(dòng)畫更加自然和流暢,從而增強(qiáng)觀眾的沉浸感。

          2.2 優(yōu)化

          優(yōu)化是一種基于人工智能技術(shù)的角色行為設(shè)計(jì)方法。通過(guò)訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型,可以優(yōu)化角色動(dòng)作的流暢性和真實(shí)性。例如,可以使用強(qiáng)化學(xué)習(xí) (RL) 技術(shù)來(lái)優(yōu)化角色動(dòng)作。在這種方法中,深度學(xué)習(xí)模型會(huì)根據(jù)環(huán)境和獎(jiǎng)勵(lì)函數(shù)來(lái)學(xué)習(xí)和優(yōu)化角色動(dòng)作。這種方法可以使得角色動(dòng)畫更加真實(shí)和流暢,從而提高動(dòng)畫質(zhì)量。

          2.3 生成

          生成是一種基于人工智能技術(shù)的角色行為設(shè)計(jì)方法。通過(guò)訓(xùn)練生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò) (GAN) 模型,可以生成新的角色動(dòng)畫。例如,可以使用 GAN 模型來(lái)生成角色的行走動(dòng)畫。這種方法可以增加動(dòng)畫制作的創(chuàng)新性和多樣性,從而提高動(dòng)畫的觀賞性。

          人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用包括預(yù)測(cè)、優(yōu)化和生成。通過(guò)這些方法,可以使得角色動(dòng)畫更加自然、流暢、真實(shí)和多樣,從而提高動(dòng)畫質(zhì)量和觀賞性。在未來(lái),隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,這些方法將會(huì)得到更廣泛的應(yīng)用,為動(dòng)畫制作帶來(lái)更多的創(chuàng)新和突破。

          3 結(jié)束語(yǔ)

          本文探討了人工智能技術(shù)在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用,介紹了運(yùn)動(dòng)捕捉技術(shù)、深度學(xué)習(xí)技術(shù)、機(jī)器人學(xué)技術(shù)和自然語(yǔ)言處理技術(shù)在角色行為設(shè)計(jì)中的應(yīng)用。通過(guò)案例分析,我們可以看到人工智能技術(shù)對(duì)于動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)的重要性,并且對(duì)于未來(lái)的發(fā)展具有廣泛的應(yīng)用前景。

          未來(lái),隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和完善,可以預(yù)見(jiàn),在動(dòng)畫角色行為設(shè)計(jì)中將會(huì)出現(xiàn)更加創(chuàng)新和高效的應(yīng)用。同時(shí),隨著動(dòng)畫行業(yè)的發(fā)展和壯大,人工智能技術(shù)將會(huì)發(fā)揮更加重要的作用,為動(dòng)畫制作帶來(lái)更多的可能性和驚喜。因此,我們有理由相信,人工智能技術(shù)將會(huì)成為動(dòng)畫行業(yè)中不可或缺的重要組成部分。

          參考文獻(xiàn):

          [1] F. OFLI, G. KURILLO, R. OBDRZALEK, et al. Joint attention for multimodal human-robot interaction: A review[J]. Multimodal Technologies and Interaction, 2017,1(1):1-17.

          [2] ZHANG Y, LIU X, CHEN W. Motion capture and simulation for character animation: A review[J].Journal of Zhejiang University-Science C, 2016,17(3):153-166.

          [3] ZHAO H, ZHANG Y, LIU Y L. A review of deep learning based human action recognition[J].Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2018,9(1):1-13.

          [4] WANG D, ZHU J, WU Y, et al. Robotics-based machine learning in computer animation: A review[J].Journal of Visualization, 2017,20(2): 375-386.

          [5] PARK S S, KIM S H, LEE S W, et al. Automatic animation generation for virtual humans using deep learning[J].IEEE Computer Graphics and Applications, 2018,38(2):64-73.

          [6] KIM T, JEONG J, KIM K, et al. A survey on natural language processing for dialog systems[J].Journal of Computer Science and Technology, 2015,30(5):777-795.

          [7] PARK J Y, PARK K H, LEE Y G. A review of motion capture systems for the virtual reality and augmented reality applications[J].Journal of Convergence Information Technology, 2016,11(3): 91-102.

          [8] CHEN H, CAO Y, SHEN W, et al. Deep learning for visual understanding: A review[J].Neuro computing, 2016,187:27-48.

          [9] PAN G, YAN H, LI J, et al. Motion capture and analysis for intelligent virtual human systems: A review[J].IEEE Transactions on Computational Intelligence and AI in Games, 2014,6(1):1-12.

          [10] K. SI M ONYA N , A . Z I SSER M A N . T w o - s t r e a m convolutional networks for action recognition in videos[C].in Proceedings of the 27th International Conference on Neural Information Processing Systems, 2014, 568-576.

          [11] ZHANG Y, LIU X, CHEN W. Motion capture and simulation for character animation: A review[J].Journal of Zhejiang University-Science C, 2016,17(3):153-166.

          [12] LEE M H, JUNG Y S, CHO J W. A review of machine learning techniques for emotion recognition in human-robot interaction[J].Journal of Intelligent and Robotic Systems,2019,93(1):1-17.

          (本文來(lái)源于《電子產(chǎn)品世界》雜志2023年7月期)



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