Character rigging is universally needed in computer graphics but notoriously laborious. We present a new method, HeterSkinNet, aiming to fully automate such processes and significantly boost productivity. Given a character mesh and skeleton as input, our method builds a heterogeneous graph that treats the mesh vertices and the skeletal bones as nodes of different types and uses graph convolutions to learn their relationships. To tackle the graph heterogeneity, we propose a new graph network convolution operator that transfers information between heterogeneous nodes. The convolution is based on a new distance HollowDist that quantifies the relations between mesh vertices and bones. We show that HeterSkinNet is robust for production characters by providing the ability to incorporate meshes and skeletons with arbitrary topologies and morphologies (e.g., out-of-body bones, disconnected mesh components, etc.). Through exhaustive comparisons, we show that HeterSkinNet outperforms state-of-the-art methods by large margins in terms of rigging accuracy and naturalness. HeterSkinNet provides a solution for effective and robust character rigging.


翻译:计算机图形中普遍需要字符固定,但非常困难。 我们展示了一种新的方法, HeterSkinNet, 旨在完全自动化这些流程并大幅提高生产率。 基于一个字符网和骨骼作为输入, 我们的方法构建了一个将网状脊椎和骨骨作为不同类型节点的多元图解图, 并使用图形组合来了解它们的关系。 为了解决图形差异性, 我们提议一个新的图形网络连接操作器, 在不同节点之间传输信息。 共进基于一个新的距离的Hollow Dist, 来量化网状面和骨骼之间的关系。 我们显示 HeterSkinNet对生产字符来说是强大的, 提供了将网状和骨骼与任意的表层和形态( 例如, 体外骨、 断开的网形元素等) 的整合能力。 通过详尽的比较, 我们显示 HeterSkinNet 网络在精确性和自然性能方面有很大的边缘, 提供了一种有效的解决方案。

0
下载
关闭预览

相关内容

在计算机网络中,异构网络是一种连接计算机和其他设备的网络,其中操作系统和协议有显著差异。例如,将基于微软Windows和Linux的个人计算机与苹果Macintosh计算机连接起来的局域网(LANs)是异构的。异构网络也被用于使用不同接入技术的无线网络中。例如,通过无线局域网提供服务并在切换到蜂窝网络时能够维持服务的无线网络称为无线异构网络。
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月21日
内涵网络嵌入:Content-rich Network Embedding
我爱读PAMI
4+阅读 · 2019年11月5日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Arxiv
3+阅读 · 2020年4月29日
Heterogeneous Graph Transformer
Arxiv
27+阅读 · 2020年3月3日
Heterogeneous Deep Graph Infomax
Arxiv
12+阅读 · 2019年11月19日
Arxiv
26+阅读 · 2018年2月27日
VIP会员
相关VIP内容
因果图,Causal Graphs,52页ppt
专知会员服务
246+阅读 · 2020年4月19日
【ICLR-2020】网络反卷积,NETWORK DECONVOLUTION
专知会员服务
38+阅读 · 2020年2月21日
相关资讯
内涵网络嵌入:Content-rich Network Embedding
我爱读PAMI
4+阅读 · 2019年11月5日
LibRec 精选:AutoML for Contextual Bandits
LibRec智能推荐
7+阅读 · 2019年9月19日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
19篇ICML2019论文摘录选读!
专知
28+阅读 · 2019年4月28日
LibRec 精选:推荐系统的常用数据集
LibRec智能推荐
17+阅读 · 2019年2月15日
无监督元学习表示学习
CreateAMind
27+阅读 · 2019年1月4日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
Capsule Networks解析
机器学习研究会
11+阅读 · 2017年11月12日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员