虚拟角色动画研究：运动捕获与运动重定向技术

"这篇论文研究了基于运动捕获数据的虚拟角色运动重定向技术，探讨了如何有效地将捕捉到的动作数据应用于不同的虚拟角色上，以实现动作的复用和一致性。作者包括夏维阳、高春鸣和杨晓蒙，分别来自湖南大学信息科学与工程学院。论文涉及的技术包括运动捕获、运动编辑、运动重定向和逆向运动学等，旨在解决运动捕获数据在不同角色间重用的问题。" 正文: 在当前的数字娱乐和游戏开发领域，虚拟角色动画占据了重要地位，为用户提供沉浸式体验。运动捕获技术，通过捕捉真实演员的动作来生成角色的动态，极大地提升了动画的真实感和表现力。然而，尽管运动捕获数据提供了高质量的动作，但直接应用到其他角色上通常会遇到问题，因为每个角色的骨骼结构和关节布局可能不同。 为了解决这个问题，运动编辑技术成为必要的工具，其中运动重定向是关键的一环。运动重定向允许将已有的运动数据适配到新的角色模型上，使得动作能够灵活地在多个角色之间复用。论文中，作者提出了一种基于类人骨架关节层次性和对称性的自动映射方法。这种方法首先转换角色骨骼关节的名称，以便于在不同的角色模型之间建立对应关系，从而为运动数据的复用奠定基础。 接着，作者对比了几种常见的运动重定向方法，并选择了一种结合偏移映射法和逆向运动学优化的策略。逆向运动学（Inverse Kinematics, IK）是一种计算关节角度以达到特定末端效应器位置的技术，在这里用于优化运动数据的适应过程。具体来说，利用雅可比矩阵算法来优化逆向运动学的解，以确保新角色执行动作时的自然度和一致性。 实验结果表明，这种结合的方法能够有效地将原始角色的运动数据重定向到新的角色上，同时保持动作的效果连贯性。关键词包括虚拟角色动画、运动捕获技术、运动重定向、自动映射和逆向运动学一致性，这表明论文深入探讨了这些关键技术在实际应用中的挑战和解决方案。 这篇论文为虚拟角色动画领域提供了一种创新的运动重定向技术，有助于提高动作数据的复用效率，减少重复工作，同时也保证了新角色执行动作时的质量和真实性。这项工作对于游戏开发、电影特效制作以及虚拟现实应用等领域具有重要的理论价值和实践意义。