PhaseBetweener
1.0.0
يقدم هذا العمل نظامًا جديدًا للحركة البينية يعتمد على البيانات للوصول إلى الأوضاع المستهدفة للشخصيات من خلال الاستفادة من متغيرات المراحل التي تعلمها جهاز التشفير التلقائي الدوري. يستخدم هذا النهج نموذج شبكة عصبية من مزيج من الخبراء، حيث تقوم المراحل بتجميع الحركات في كل من المكان والزمان بأوزان خبيرة مختلفة. تنتج كل مجموعة من الأوزان التي تم إنشاؤها سلسلة من الوضعيات بطريقة انحدار ذاتي بين الحالة الحالية والحالة المستهدفة للشخصية. بالإضافة إلى ذلك، لتلبية الأوضاع التي يتم تعديلها يدويًا بواسطة رسامي الرسوم المتحركة أو حيث تكون بعض المؤثرات النهائية بمثابة قيود يجب الوصول إليها بواسطة الرسوم المتحركة، يتم تنفيذ مخطط تحكم ثنائي الاتجاه متعلم لتلبية هذه القيود. يؤدي استخدام مراحل الحركة بين المهام إلى زيادة حدة الحركات المحرفة، علاوة على استقرار عملية التعلم. وعلاوة على ذلك، يمكن توليف حركات أكثر تحديا تتجاوز سلوكيات الحركة. بالإضافة إلى ذلك، يتم تمكين التحكم في النمط بين الإطارات الرئيسية المستهدفة المحددة. يمكن للإطار أن يتنافس مع أحدث الأساليب للحركة البينية من حيث جودة الحركة والتعميم، خاصة في ظل وجود فترات انتقالية طويلة. يساهم هذا الإطار في تسريع سير عمل النماذج الأولية لإنشاء تسلسلات شخصيات متحركة، وهو أمر ذو أهمية كبيرة لصناعة الألعاب والأفلام.
- فيديو - ورق - كود، عرض توضيحي وأداة - الملف التمهيدي
هذا المشروع مخصص لأغراض البحث أو التعليم فقط، وليس متاحًا مجانًا للاستخدام التجاري أو إعادة التوزيع. بيانات التقاط الحركة ونموذج الشخصية ثلاثي الأبعاد من ubisoft-laforge متاحان فقط بموجب شروط Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International Public License.
