Avatar制作的相关技术介绍

合集下载

avatar重点词汇

avatar重点词汇

avatar重点词汇"Avatar" 是一个英语单词,原意指“化身”或“神的降临”,但在现代语境中,尤其是在科技、互联网和电影等领域,它有了更多的含义。

以下是与"Avatar"相关的一些重点词汇,以及它们的解释:1. Avatar - 化身;代表;图标;在网络或游戏中代表用户的图像或角色。

2. Virtual Reality (VR) - 虚拟现实;一种技术,通过模拟三维环境为用户提供沉浸式的体验,其中avatar是用户的代表。

3. Digital Representation - 数字代表;在计算机生成的环境中,avatar是用户的数字表示。

4. Customization - 定制;用户可以根据自己的喜好调整avatar的外观和特性。

5. Interaction - 交互;在多人在线环境中,用户通过他们的avatars与其他用户交互。

6. Animation - 动画;使avatar动起来的技术或过程。

7. Graphics - 图形;用于创建和渲染avatar的视觉元素。

8. 3D Modeling - 三维建模;创建三维avatars的过程。

9. Texture Mapping - 纹理映射;为avatar的表面添加细节和真实感的过程。

10. Rigging - 装配;为avatar设置骨骼和关节,使其能够动起来的过程。

11. Skinning - 蒙皮;将avatar的模型与骨骼系统连接起来,使其能够随骨骼运动而运动的过程。

12. Facial Expressions - 面部表情;通过动画技术模拟avatar的面部表情。

13. Lip-syncing - 口型同步;使avatar的口型与语音或文本输入同步的技术。

14. Body Language - 肢体语言;avatar的动作和姿势,可以传达额外的情感和信息。

15. Clothing and Accessories - 服装和配饰;可以为avatar添加以改变其外观的物品。

avatarify原理

avatarify原理

avatarify原理Avatarify是一种深度学习算法,用于将静态图片中的面部表情转换为动画化的视频,使得原本静态的图片可以像真实的视频一样动态展示。

它的原理涉及到人脸检测、面部特征点标定、面部表情的转换和图像合成等多个步骤。

下面我将详细介绍Avatarify的原理。

1.人脸检测:Avatarify首先使用深度学习算法检测输入图片中的人脸位置。

常用的人脸检测算法包括基于卷积神经网络(CNN)的方法,例如MTCNN(多任务卷积神经网络),它可以有效地定位人脸位置。

2.面部特征点标定:在检测到人脸后,Avatarify会通过深度学习模型定位面部的关键特征点。

这些特征点通常包括眼睛、鼻子、嘴巴等位置。

常用的面部特征点标定算法有Dlib、OpenPose等。

这些算法可以在图像中准确地标定面部特征点的位置。

3.面部表情的转换:Avatarify基于面部特征点的位置信息,使用条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Network,CGAN)进行面部表情的转换。

CGAN包括生成器和判别器两个模块。

生成器用于将静态的面部表情转换为动态的面部表情。

判别器则用于判断生成的面部表情是否逼真。

基于CGAN的训练,Avatarify可以学习到如何从一个静态的图片生成与原始图片相符的动态面部表情。

4.图像合成:最后,Avatarify使用图像合成技术将生成的动态面部表情与原始图像进行合成,得到一个动画化的视频。

图像合成可以通过将生成的面部表情帧与原始图像进行融合,使其看起来像是原始图像中的面部表情在动态变化。

图像合成方法包括基于插值的方法、基于深度学习的方法等。

需要注意的是,Avatarify的训练需要大量的数据和计算资源。

常用的数据集包括CelebA、MUG Facial Expression Database等。

此外,为了提高生成的面部表情的逼真度,可以应用一些技术手段,例如周期一致性生成网络(CycleGAN)和迁移学习等。

沙加特 FAN-ART 制作过程介绍

沙加特 FAN-ART 制作过程介绍

沙加特 FAN-ART 制作过程介绍直线网这个角色是为了参加Facebook上的一个比赛而做的。

角色在比赛最后获得了第13的成绩, 并非常幸运的上了3D Total的主页!在最一开始,我找到一些参考,一些关键词:凶狠,泰拳,高个,强壮,疤基于这些参考,我开始用Z球拉出大型,并且起初的模型是左右对称的,这样也方便布置大型和初步的细节。

之后用移动旋转工具配合mask调整模型,来给模型摆pose。

pose之后,我用Zremesher重新分布拓扑线。

考虑到后期会添加细节,我给头部和手部分布了更多的面。

然后开始修复一些pose过程中遇到的变形问题。

现在给他添加更多的细节,比如裤子,眼罩,胸口的疤(这个和胸部分开是为了后期可以有更多的控制)我摆了一个比较稳定的pose,是考虑到pose的难度比较低,更动感的pose 对于后期修整会是个很头疼的事情不过现在我对这个pose依然不满意。

在做脸部细节的时候,我尝试了一下雕刻更多的皱纹,一方面是练习一下皱纹细节的雕刻技巧,另外做个老年版的沙加特也是个很好玩的事情。

皱纹雕刻的方法简单说就是先用damStandard 笔刷刻画出较大的褶皱走向,然后用inflate笔刷稍微push一下让褶皱更有肉感(鼓鼓的感觉)然后再用alpha笔刷等添加更多的小细节我做了不少的测试渲染,用到了arnold渲染器还有keyshot等等,这些渲染过程也给我很多灵感和启发最后我选择了keyshot渲染器,原因主要是简单易上手(当时还是刚装不太会用,现在看来可以做的更好)。

模型上给了keyshot自带的human skin material,贴图也是简单的用box投射的方式投射一些tiling图,最后的效果会在ps里再修正一下。

下面的图中我给这张渲染图写了一些反馈,防止自己忘记某些细节的修改。

我在网上找了一些格斗绑带的缠绕方法这里是绑带的线框图,这里我用了很简单但是很管用的方法来制作这些麻烦的结构,我用了好多圆环互相叠加,并调整形状和宽窄,造成缠绕的错觉。

avatarify原理

avatarify原理

avatarify原理avatarify是一种基于机器学习的技术,可以将静态图片中的人脸部分动态化。

它的原理是通过将两个神经网络结合起来实现的,即预训练的人脸识别网络和生成对抗网络(GAN)。

avatarify使用预训练的人脸识别网络来检测和定位输入图片中的人脸。

该网络能够准确地识别图像中的人脸,并标记出人脸的关键点位置,如眼睛、嘴巴等。

接下来,avatarify使用生成对抗网络来实现面部表情的转换。

生成对抗网络由两个部分组成,即生成器和判别器。

生成器负责将输入的静态图像转换为动态的面部表情,而判别器则负责判断生成器生成的图像是否真实。

生成器通过学习输入图像和真实动态视频之间的对应关系,来生成逼真的动态表情。

在训练过程中,avatarify使用大量的真实动态视频和静态图像进行训练。

通过不断迭代训练,生成器和判别器之间的对抗性训练使得生成器能够生成更加逼真的动态表情,并且判别器能够更加准确地判断生成的图像是否真实。

一旦训练完成,avatarify就可以将输入的静态图像中的人脸部分转换为动态表情。

用户只需提供一张静态图像,avatarify就可以根据训练得到的模型将人脸部分转换为动态的表情,使得人脸看起来像是在实时动作一样。

avatarify的应用场景非常广泛。

它可以用于视频编辑、特效制作、虚拟角色的动画表情等方面。

在视频编辑中,用户可以使用avatarify将静态人物的表情转换为动态,使得视频更加生动有趣;在特效制作中,avatarify可以用来为特定场景的人物添加动态表情,提升特效的逼真度;在虚拟角色的动画表情中,avatarify可以用来实时生成虚拟角色的面部表情,使得角色更加生动。

avatarify是一种基于机器学习的技术,可以将静态图片中的人脸部分动态化。

它通过将预训练的人脸识别网络和生成对抗网络结合起来,实现了静态图像到动态表情的转换。

它的应用场景非常广泛,可以用于视频编辑、特效制作、虚拟角色的动画表情等方面。

3D网络虚拟形象的设计与实现

3D网络虚拟形象的设计与实现

3D网络虚拟形象的设计与实现3D A V ATAR系统是为了满足网络用户在虚拟世界中按自己的要求任意塑造一个全新的自我以及用自己的个性化形象来展示自我的需求而设计的系统。

本文比较详细的分析与介绍了该系统,该系统采用三层网络结构的模式,即应用层,接口层和系统存储层。

运用了VET、CGI、API、CACHE等技术和MYSQL数据库,实现了一个网络商城和一个能展现个性化形象的平台。

标签:A V ATAR;ITEM;换装;CGI;APIAbstract: 3D A V ATAR system is designed to meet the users in a virtual world in accordance with the requirements of their own arbitrary shape, as well as a new self-personalized with their own image to show the demand for self-designed system. In this paper, a more detailed analysis and introduced the system, the system uses a three-tier model of network structure, namely, application layer, interface layer and system storage layer, the use of the VET, CGI, API, CACHE, such as technology and MYSQL databases, to achieve a Internet Shopping Mall and a personalized image to show the platform.Key words: A V ATAR; ITEM; Change; CGI; APIAvatar指的是起源于韩国的一种叫做“网络化身”的在线娱乐项目,用户可以通过挑选服装、饰品、房屋、背景、宠物等自由变换自己的网络虚拟形象,用各种各样个性的物品来展现自我。

阿凡达最详细介绍

阿凡达最详细介绍

阿凡达《阿凡达》海报概述阿凡达(Avatar)是一部科幻电影,由闻名导演执导,出品。

该影片预算超过5亿美元,成为电影史上预算最高的电影。

另外,由卡梅隆导演注入心血的全平台同名游戏《阿凡达(James Came rons Avatar: The Game)》已于2020年12月1日率先推出,游戏类型为(第三人科幻称射击动作游戏),支持3D显示器。

该片有3D、平面胶片、IMAX胶片三种制式供观众选择。

中文名:阿凡达/化身/异次元战神/外文名:Avatar出品公司:制片地区:美国导演:编剧:詹姆斯·卡梅隆制片人:詹姆斯·卡梅隆乔恩·兰道主演:,,类型:动作/惊悚/科幻/冒险片长:163分钟上映时间:2010年1月4日中国imdb编码:tt0499549美国上映时间:2009年12月18日词义解析阿凡达,化身(:अवतार,拉丁写法:Avatar)在中,最普遍被以为和众神在地面上的肉体表现形式有关。

在梵文中,化身一词具有透过沉思熟虑,而且由于特殊目的而从较高境遇“下降”,“转世”的涵义。

通俗的说,确实是降临,或说是天神附体。

是毁灭之神湿婆凡身的。

或能够明白得成神下降到人世用人的肉体施展神的力量,降世神通、天神下凡等词比较接近那个的含义。

剧情简介阿凡达美国海报故事从开始,杰克·萨利(Jake Sully,萨姆•沃辛顿饰)是一个双腿的老兵,他感觉没有任何东西值得他去战斗,因此他对被调派去潘多拉星球的采矿公司工作欣然同意。

那个上有一类别的地址都没有的元素“unobtanium”,能够吸引人类不远万里来到那个地址拓荒的缘故确实是它“unobtanium”将完全改变人类的能源产业。

可是问题是,资源丰硕的潘多拉星球并非适合人类生活,那个地址的空气对人类致命,本土的动植物都是凶猛的,极度危险。

那个地址的环境也造就了与人类不同的种族:10英尺高的蓝色类人一辈子物“Na"vi族”。

四种AI技术方案,教你拥有自己的Avatar形象

四种AI技术方案,教你拥有自己的Avatar形象

四种AI技术⽅案,教你拥有⾃⼰的Avatar形象⼤⽕的 Avatar到底是什么?随着元宇宙概念的⼤⽕,Avatar 这个词也开始越来越多出现在⼈们的视野。

2009 年,⼀部由詹姆斯·卡梅隆执导 3D 科幻⼤⽚《阿凡达》让很多⼈认识了 Avatar 这个英语单词。

不过,很多⼈并不知道这个单词并⾮导演杜撰的,⽽是来⾃梵⽂,是印度教中的⼀个重要术语。

根据剑桥英语词典解释,Avatar ⽬前主要包含三种含义。

avatar 在剑桥词典的翻译结果 © Cambridge University Press最初,Avatar 起源于梵⽂ avatarana ,由 ava ( off , down )+ tarati ( cross over )构成,字⾯意思是 “下凡”,指的是神灵降临⼈间的化⾝,通常特指主神毗湿奴 ( VISHNU ) 下凡化作⼈形或者兽形的状态。

后于1784年进⼊英语词语中。

1985 年切普·莫宁斯塔和约瑟夫·罗梅罗在为卢卡斯影视公司Lucasfilm Games ( LucasArts ) 设计⽹络⾓⾊扮演游戏Habitat时使⽤了Avatar 这个词来指代⽤户⽹络形象。

⽽后在1992 年,科幻⼩说家 Neal Stephenson 撰写的《Snow Crash》⼀书中描述了⼀个平⾏于现实世界的元宇宙。

所有的现实世界中的⼈在元宇宙中都有⼀个⽹络分⾝ Avatar,这⼀次也是该词⾸次出现在⼤众媒体。

互联⽹时代,Avatar ⼀词开始被程序员们⼴泛使⽤在软件系统中,⽤于代表⽤户个⼈或其性格的⼀个图像,即我们常说的 “头像” 或 “个⼈秀”。

这个头像可以是⽹络游戏或者虚拟世界⾥三维⽴体的图像,也可以是⽹络论坛或社区⾥常⽤的⼆维平⾯图像。

它是可以代表⽤户本⼈的⼀个标志物。

从QQ秀到Avatar如今⽀持让⽤户创建属于⾃⼰的头像已经成为了各种软件应⽤的标配,⽤户使⽤的头像也随着技术发展从普通 2D形象发展到了3D形象。

AVATAR商业计划书

AVATAR商业计划书

AVATAR商业计划书一、项目背景AVATAR是一家创意科技公司,致力于为用户提供高质量的虚拟现实(VR)和增强现实(AR)体验。

我们的使命是通过使用先进的技术来创造出令人惊叹的数字体验,将用户从现实世界带入到无限可能的虚拟世界中。

二、市场分析1. VR和AR市场概况虚拟现实和增强现实技术已经成为当前科技行业的热门领域之一。

根据市场研究数据,VR和AR市场在未来几年有着巨大的增长潜力。

预计到2025年,全球VR和AR市场规模将达到数千亿美元。

2. VR和AR在不同行业的应用虚拟现实和增强现实技术已经在多个行业得到了广泛应用。

在教育领域,VR 和AR技术可以为学生提供沉浸式的学习体验;在医疗领域,VR和AR技术可以用于手术模拟和康复训练;在游戏和娱乐领域,VR技术可以提供更真实的游戏体验。

3. 市场竞争分析当前,VR和AR市场上已经存在了一些知名的竞争对手,如Oculus、HTC和Magic Leap等公司。

这些公司在硬件和软件方面都具有一定的竞争优势。

但是,通过提供独特的虚拟现实和增强现实体验以及与其他行业的合作,AVATAR有机会在市场中脱颖而出。

三、产品与服务AVATAR将提供一系列虚拟现实和增强现实产品和服务,以满足不同用户的需求。

1. 虚拟现实设备AVATAR将开发和销售虚拟现实头显设备。

我们的设备将采用最新的显示技术和跟踪技术,以提供更真实和沉浸式的虚拟现实体验。

此外,我们还将开发可与头显配套使用的控制器和其他增强设备。

2. 虚拟现实内容AVATAR将与各种内容创作者合作,开发和提供丰富多样的虚拟现实内容。

这些内容将包括游戏、教育应用、娱乐体验等。

我们将致力于为用户提供高质量和有趣的虚拟现实内容,以不断吸引更多的用户。

3. 增强现实解决方案除了虚拟现实产品,AVATAR还将提供增强现实解决方案。

我们将开发应用程序和软件,用于增强现实技术在工业、医疗、建筑等领域的应用。

通过将真实世界与数字信息相结合,我们将帮助企业和个人提高工作效率和生产力。

AVATAR静帧制作流程上

AVATAR静帧制作流程上

一、建模Байду номын сангаас
直接从basemesh调整后导入zb建模
深入刻画
二、贴图
使用顶点着色功能 进行纹理的绘制, 导入贴图等处理眼 睛等局部。
AVATAR静帧制作流程
——使用ZBRUSH分层渲染静帧的制作思路探讨
by由君
概述
我们都熟悉在Maya当中的分层,即分别渲染法线、 ao、id、diffuse、3s等等通道然后再合成的方法。那么如 果我们可以在zbrush当中能够输出同样或者是类似的通道, 那么就可以使用zb渲染的通道进行合成。 zb 这种做法的优点是可以比较快速的出完整的作品。 所以较适合作为建模和材质模块的学生积累个人作品的途 径之一。

AI技术在电影与影视制作中的应用案例分析

AI技术在电影与影视制作中的应用案例分析

AI技术在电影与影视制作中的应用案例分析引言AI技术的快速发展正在各行各业产生深远的影响,其中包括了电影与影视制作领域。

通过智能算法、计算机视觉和自然语言处理等技术,AI可以在电影与影视制作过程中实现许多令人惊叹的效果。

本文将探讨几个在电影与影视制作中成功应用AI技术的案例,并讨论这些应用背后所带来的效益。

一、角色建模和动画角色建模是电影与影视制作中一个耗时且繁琐的过程。

传统上,艺术家们需要手动创建三维角色模型并进行描绘,然而,借助AI技术,这个过程可以得到加速和优化。

以《阿凡达》(Avatar)为例,这部由詹姆斯·卡梅隆执导的科幻大片使用了AI生成器DeepLearning-GAN来构建虚拟角色。

通过收集大量关于人类面部和身体特征的数据集,DeepLearning-GAN可以生成高度逼真且细节精确的角色模型。

动画也是电影与影视制作中不可或缺的一部分。

AI技术为动画制作提供了更高效的方法。

例如,Weta Digital在《指环王》系列电影中用AI技术生成了数以千计的兽族战士,使得原本需要手动绘制的大规模场景成为可能。

通过使用AI生成器和参数化模型,制作人员能够快速生成大量相似但仍然个性鲜明的角色。

二、特效和后期制作AI技术在特效和后期制作方面也发挥着巨大的作用。

借助自然语言处理和计算机视觉等技术,AI可以快速分析视频片段并对其进行处理。

首先,AI技术可以应用于绿幕合成和图像修复中。

在拍摄过程中使用绿幕是常见的做法,以便在后期将背景替换为虚拟场景或特效。

传统上,这需要耗费大量时间进行精确而繁琐的合成工作,但借助AI技术,可以自动将主体与背景分离,并实现更加逼真和准确地替换处理。

其次,在特效方面,AI技术可以帮助创建惊人逼真的视觉效果,并加速特效制作过程。

例如,《银河护卫队》(Guardians of the Galaxy)中的树状角色格鲁特就是借助AI技术生成并且逼真呈现的。

AI技术可以模拟植物生长过程,使得树状角色在电影中展现出更加自然和流畅的动作。

AI虚拟数字人技术在融合媒体生产中的运用

AI虚拟数字人技术在融合媒体生产中的运用

Industry Observation产业观察DCW21数字通信世界2021.010 引言当前,在物联网、大数据、传感网、脑科学等新理论新技术以及经济社会发展强烈需求的驱动下,人工智能加速发展,与各领域各行业进行深度融合,呈现出深度学习、跨界融合、人机协同、群智开放、自主操控等新特征。

借助人工智能,推动新闻播报与先进技术结合,推动媒体生成内容科技化的展示水平,是广电行业融媒体新闻生产发展创新的迫切需要。

南京广电集团突破性地将 AI 虚拟数字人技术引入融合媒体新闻生产平台,采用栏目真实主持人为原型制作虚拟主播的形象和声音,打造出虚拟真人形象“牛博士”;运用前沿的人工智能多模态交互技术,借助公有云问答数据库、互联网大数据信息,创造出互动对话式3D 卡通人物“牛咔宝宝”。

AI 虚拟数字人技术在融合媒体中的运用,响应了国家对融媒体在内容传播手段和方式上的创新需求,是 AI 技术在广电融媒体技术领域一次创新应用。

1 A I虚拟数字人技术介绍图1 虚拟数字人技术组成部分AI 虚拟数字人技术,是用语音或文字内容实时驱动虚拟形象口唇动作及面部表情的技术,在内容动态呈现和制作方面都有着丰富的应用场景,提供了一种更自然的内容交互方式。

AI 虚拟数字人分为Avatar 型、内容生成型、交互对话型三大类,三种类型对应了三种不同的技术路径,实现难易程度也不同。

1.1 A vatar 型本质是真人表演,通过算法换成另外一张脸,例如某些好莱坞电影特效,还有一些美妆直播APP ,都是这类技术。

该类型以真人表演作为原型,声音也需要真人声音,因此,并不是真正意义上的虚拟数字人。

图2 Avatar 型数字人实现流程1.2 内容生成型图3 内容生成型数字人实现流程通过TTS 语音合成技术将输入的文本合成为语音,再驱动虚拟数字人生成人脸表情、唇形、肢体动作等。

AI 虚拟数字人技术在融合媒体生产中的运用陈 芳(南京广播电视集团,江苏 南京 210001)摘要:重大活动无线电安全保障肩负着贯彻国家安全战略,维护社会稳定,维护国家形象的重要使命。

数字媒体应用技术专业《6.2创建和配置Avatar1》

数字媒体应用技术专业《6.2创建和配置Avatar1》
Avatar是Mecanim系统中极为重要的模块,因此为模型资源正确地设置Avata也就变得至关重要。不管Avatar的自动创立过程是否成功,用户都需要进入Configure Avatar界面中去确认Avatar的有效性,即确认用户提供的骨骼结构与Mecanim预定义的骨骼结构已经正确匹配起来,并且模型已经处于T形姿态。在单击Configure Avatar按钮后,编辑器会要求保存当前场景。这只是因为在Configure模式下,Scene视图将被用于显示当前选中模型的骨骼、肌肉和动画信息,而不再被用来显示游戏场景,如下图。
3.激发学生的好奇心与求知欲,培养学生的团队合作精神。
重点难点
教学重点:
利用Mecanim动画系统创立和配置Avatar
教学难点:
熟练掌握利用Mecanim动画系统创立和配置Avatar
教学准备
参考教材、电子课件、电子教案、工作页
教学方法
1.采用讲授法、案例教学法、情景教学法、讨论法、观摩教学法、任务驱动式教学法;
2.学生通过案例操作,提高学生的学习兴趣与信心。
教学
环节
教学内容及过程
学生活动
新课
பைடு நூலகம்讲授
新课
讲授
Mecanim动画系统特别适合于人形角色动画的制作。人形骨架是在游戏中最昔遍采用的一种骨架结构,Unity为其提供了一个特别的工作流和一整套扩展的工具集。由于人形骨架结构的相似性,用户可以实现将动画效果从f人形骨架映射到另夕f人形骨架上去,从而实现动画重定向功能。除极少数情况之外,人形模型均具有相同的根本结构,即头部、躯干、四肢等。Mecanim正是充分利用了这一特点来简化了骨骼绑定和动画控制过程。创立动画的一个根本步骤就是建立一个从Mecanim系统的简化人形骨架结构到用户实际提供的骨架结构的映射,这种映射关系称为Avatar。

制作AVatar过程

制作AVatar过程

流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
Adobe 与Avarta
• Adobe设计软件 设计软件 • 早在拍摄初,Adobe就与其制作团队密切合作,为其 提供技术保证,作为卡梅隆继《泰坦尼克号》之后的10年 积蓄力作,其中使用的特效技术是空前的,超过3亿美元 的制作成本,是迄今为止影史上最昂贵的影片。其中 Adobe产品被大量应用于整个电影制作环节。 • Photoshop • 在影片设计初期Photoshop被用于概念设计,概念设 计师使用Photoshop对影片场景、人物(生物)以及外太空 等对象进行概念描绘,通过设计好的图像让每一个后期拍 摄及制作人员更好的了解场景及对象原型,另外 Photoshop作为一个核心的制作和设计工具也被用于超高 分辨率的背景绘制(MattePainting)和材质纹理的制作,并 将其融入与3D制作及合成的工作流程中。
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
流程图AVARTA制作过程
Adobe 与Avarta
• 其他技术 硬件指标 其他技术/硬件指标 • 动画渲染需要的硬盘存储空间就超过1PB,要由500块2TB的硬 盘搭建这套存储系统。 • 其中40%的画面由真实场景拍摄,60%完全由电脑动画生成,拍 摄立体画面使用的全新3D Fusion Camera系统也耗费了大量的成本 。 • 两个半小时的电影有1600个特效镜头,而与金刚(King Kong)、 咕噜(Gollum)不同的是,要做的CG角色不止一个,而是几百个,且 都要有照片般的真实感。 • 《指环王》导演彼特杰克逊旗下的维塔(WETA)工作室,主要负 责CGI方面的工作。 • 卡梅隆自家的Raelity Camera System公司,主要负责3D效果的 拍摄与制作。 • 卢卡斯旗下的工业光魔以及早年间由梅隆创立,后转手《变形金 刚》导演迈克尔贝的多次参与其电影制作的数字领域(Digital Domain) ,主要负责细微粒子化特效制作,比如大气,尘埃以及海洋等。

电影制作行业的最佳视觉特效应用案例

电影制作行业的最佳视觉特效应用案例

电影制作行业的最佳视觉特效应用案例一、介绍电影制作行业的视觉特效是一种重要的技术手段,旨在通过数字影像处理和合成技术改善电影画面效果。

本文将介绍几个电影制作行业中最佳的视觉特效应用案例,展示其在电影制作中的巨大影响。

二、《阿凡达》(Avatar)《阿凡达》是由詹姆斯·卡梅隆执导的一部具有里程碑意义的科幻电影。

该片应用了大规模的数字特效技术,为观众带来了震撼人心、逼真的视觉效果。

通过计算机图像合成和三维建模技术,电影中虚构的潘多拉星球及其生物被真实地呈现出来,营造出一个独特而惊人的世界。

三、《星球大战》系列(Star Wars)《星球大战》系列是电影史上最具影响力的科幻电影之一。

在这个系列中,宏伟的太空战舰、惊艳的激光光剑和逼真的外星人形象为观众带来了视觉上的奇观。

视觉特效团队利用模型制作、计算机合成以及实景摄影等技术,成功地将宇宙间的战争场景和异想天开的幻想世界呈现给观众。

四、《复仇者联盟》系列(The Avengers)《复仇者联盟》系列是一部集结了众多超级英雄的大型动作片。

电影中庞大的战斗场面、超能力和独特的角色设计都得益于视觉特效的应用。

通过合成技术和数字特效,电影成功地将充满想象力和创意的漫画画面搬上了大银幕,为观众呈现了一个扣人心弦的超级英雄故事。

五、《变形金刚》系列(Transformers)《变形金刚》系列电影以其惊人的视觉特效而闻名。

该系列电影中充满特技效果的变形机器人与真实场景完美融合,创造出了逼真的战斗场面。

通过数字合成和摄影技巧,观众仿佛置身于机器人与人类之间的激烈对决中,感受到了惊人的视觉冲击力。

六、《哈利·波特》系列(Harry Potter)《哈利·波特》系列电影基于J.K.罗琳的畅销小说改编而成,该系列电影给观众带来了一个魔幻世界。

通过视觉特效技术,电影中的魔法元素和魔法生物得以真实地展现出来。

观众可以在电影中亲眼目睹神奇的魔法森林、飞行扫帚和变形画像等各种奇幻场景,感受到了逼真而令人着迷的视觉效果。

动作捕捉技术发展史及原理

动作捕捉技术发展史及原理

动作捕捉技术发展史及原理⼀个游戏或者电影制⽚⼈想要演员复杂的肢体或脸部运动转化成动画⾓⾊,这些步骤甚⾄不需要⼀个电脑。

动画师Max Fleischer在1914年发明了“动态影像描摹(Rotoscoping)”,⼀种通过描绘真⼈镜头进⾏动画创作(例如:《墨⽔瓶⼈(Outof Inkwell)》)的⽅法。

动态影像描摹(Rotoscoping)第⼀部使⽤动态影像描摹的长⽚动画是迪斯尼1937年的《⽩雪公主与七个⼩矮⼈》。

即使是当时动画师⽤⼿绘创作⾓⾊运动时,他们也经常参考录像⽚段,学习某些演出场景甚⾄是从镜⼦⾥⾯看⾃⼰。

⽤⼿创作数字动画的⽅法被称为“关键格动画(Keyframing)”,或者可以解释为在两个不同的关键帧动作之间充填⼀个⾓⾊的运动。

为了让这些过程⾃动化,动画师把眼光放到了动作捕捉上。

⽣物运动研究例如思蒙弗雷泽⼤学(Simon Fraser University)的Tom Calvert在物理机械捕捉服装上取得了重⼤突破。

⼀个公司开发了“Waldo”脸部和⾝体捕捉仪器,被⼀个演员在任天堂的MarioAvatar中使⽤,并和展会的群众进⾏互动。

同时,⿇省理⼯学院开发了基于LED的“⽊偶图像化(Graphical Marionette)”技术是第⼀批光学动作跟踪系统。

由先驱公司Kleiser-Walczak制作的⾳乐视频作为⼀个早期动画开拓了当时这个不出名的技术。

在早期,动作捕捉只是摄影棚的⼀个步骤,⼀个穿着紧⾝⾐的演员单独在单调的设置场景⾥通过特殊的相机和灯光进⾏捕捉。

《指环王》将动作捕捉从摄影棚带到了拍摄⽚场,让动作捕捉演员的先驱Andy Serkis可以作为咕噜和其他演员互动。

影⽚《Avatar》的制作引⼊了表演捕捉这⼀技术,包括添加了多个演员,⾯部表型和唇部动作。

像《L.A.Noire》的游戏也⼤幅的推动了结合⾯部和整个⾝体捕捉的发展。

现场拍摄表演捕捉(包括⾯部)对于现在的有数字化⾓⾊的影⽚来说是⾮常普通的事。

avatar表达式

avatar表达式

avatar表达式引言avatar表达式,即通过对虚拟形象(Avatar)的设计和制作,表达出人物的情绪、个性、特点等。

在现代科技的推动下,越来越多的人开始使用avatar表达式来代替真实身份出现在虚拟平台上,这不仅成为了一种社交行为,更是对个人独特性的展示与追求。

本文将深入探讨avatar表达式的意义、技术、应用以及发展前景。

avatar表达式的意义人物形象的代理者avatar表达式是一种以虚拟形象代表个人身份的方式,它可以自由地创造、塑造和表达个人的个性、情感和特点。

在虚拟世界中,avatar成为了人们与他人进行交流和互动的方式,也成为了人们展示自我和追求独特性的平台。

自我表达的渠道通过avatar表达式,人们可以将自己的内心世界、兴趣爱好、经历等以个性化的虚拟形象的方式表达出来。

无论是选择头发的颜色、脸部的表情、衣着的风格,还是选择身体的姿态和动作,都能够准确地传达出个人的信息和态度。

社交行为的方式虚拟社交平台的兴起使得人们可以通过avatar与他人进行交流和互动。

avatar表达式的多样化和个性化为社交行为提供了更多的可能性,人们可以通过avatar来表达自己的情感、建立社交关系、参与社群活动等,使得社交行为更加多元化且灵活。

avatar表达式的技术模型设计与制作avatar表达式的第一步是模型的设计与制作。

设计师和艺术家通过对虚拟形象的外貌、造型进行设计和绘制,以表达出个人的个性和特点。

在这一过程中,需要考虑到各种细节,如脸部表情、肢体动作、服装风格等,这些都需要通过数字化技术进行建模和制作。

动作捕捉与渲染avatar表达式的第二步是动作的捕捉与渲染。

通过特殊的传感器和摄像设备,可以捕捉到人体的动作和姿态,并将其转化为数字化的数据。

然后,这些数据可以通过计算机程序进行处理和渲染,使得avatar能够准确地模拟出人体的动作,使其更加逼真和生动。

功能与互动avatar表达式的第三步是功能的设计与互动的实现。

阿凡达简介和其作用技术

阿凡达简介和其作用技术
2
《阿凡达》的技术
先进的视觉特效
《阿凡达》的视觉特效也是一项突破。电影 中的场景、服装和武器都是由特效团队创造 的。他们使用了一种名为"LIDAR"的激光雷 达技术,通过它可以从物理环境中获取高精 度的3D模型。这些模型被用来创造电影中的 整个环境,包括森林、山脉、河流和山洞等
2
《阿凡达》的技术
阿凡达简介和其作 用技术
-
目录
CONTENTS
1 《阿凡达》简介 2 《阿凡达》达》简介
《阿凡达》(Avatar)是一部由詹姆斯·卡梅隆执导的科幻电影,于 2009年由二十世纪福克斯电影公司发行。该片讲述了一个跨越星际的 故事,人类为了获取一种名为"不可思议"的矿物而进攻了一颗外星球。 主角杰克·萨利文(Jake Sully)是一名前海军陆战队员,他被派遣进 入该星球,与当地居民——身高3米的蓝皮肤人"纳美族"(Natives)一 起,对抗人类的侵略
2
-
感谢您的观看
Thanks
-
创新的声音技术
《阿凡达》还采用了创新的音频技术。电影的音效设计非常出色,能够让观众感受到全方 位的沉浸式体验。此外,电影还使用了"人头麦克风"技术,该技术可以捕捉到演员的声音 和周围环境的声音,从而为观众提供更为真实的声音体验
2
《阿凡达》的技术
虚拟现实技术
为了推广《阿凡达》,卡梅隆和他的团队还开发了一种名为"阿凡达捕捉"的虚拟现实(VR) 技术。通过这种技术,观众可以在家中体验到类似纳美族人的生活。这种技术的应用非常 广泛,它可以让观众身临其境地体验到电影中的世界,甚至可以让他们感受到与纳美族人 共处的体验 总的来说,《阿凡达》是一部具有里程碑意义的电影,它不仅在视觉和情感上给观众 带来了深刻的体验,还在电影技术方面进行了开创性的尝试和应用。这部电影的成功 对未来的电影制作产生了深远的影响,并推动了电影技术的不断发展和进步

unity avatar 原理

unity avatar 原理

unity avatar 原理Unity Avatar原理Unity Avatar是Unity引擎中的一个重要功能,它允许开发者创建和控制虚拟角色。

本文将介绍Unity Avatar的原理和工作方式。

一、Unity Avatar的定义和作用Unity Avatar是一个用于表示虚拟角色的数据结构。

它包含了角色的骨骼、模型、动画和物理碰撞体等信息。

通过Unity Avatar,开发者可以控制角色的动作和行为,实现角色的运动、交互和表情等功能。

二、Unity Avatar的组成1.骨骼:骨骼是角色动画的基础。

在Unity中,骨骼由一系列关节组成,每个关节都有一个位置和旋转信息。

骨骼可以形成一个层级结构,通过对骨骼的控制,可以实现角色的动画效果。

2.模型:模型是角色的外观表现。

在Unity中,模型通常使用3D 模型文件(如FBX格式)表示,它包含了角色的几何形状和纹理贴图等信息。

3.动画:动画是角色的动作表现。

在Unity中,动画由一系列关键帧组成,每个关键帧都定义了角色在某个时间点的姿势。

通过对动画的控制,可以实现角色的动作切换和融合。

4.物理碰撞体:物理碰撞体用于模拟角色的物理交互。

在Unity中,物理碰撞体可以用来检测碰撞、应用力和控制角色的运动。

三、Unity Avatar的创建和配置1.创建骨骼:在Unity中,可以使用骨骼编辑器创建和编辑角色的骨骼。

骨骼编辑器提供了一系列工具和功能,方便开发者对骨骼进行操作和调整。

2.导入模型:在Unity中,可以通过导入3D模型文件来创建角色的模型。

导入模型时,可以选择导入模型的设置,如导入模型的大小、纹理贴图等。

3.创建动画:在Unity中,可以使用动画编辑器创建和编辑角色的动画。

动画编辑器提供了一系列工具和功能,方便开发者对动画进行操作和调整。

4.配置物理碰撞体:在Unity中,可以通过物理碰撞体组件来配置角色的物理交互。

物理碰撞体组件可以选择不同的形状和类型,以满足不同的需求。

全3D Avatar制作流程介绍

全3D Avatar制作流程介绍

全3D Avatar制作流程介绍
韩强
【期刊名称】《程序员:游戏创造》
【年(卷),期】2006(000)003
【摘要】一、3D虚拟形象系统简介 Avatar即虚拟形象,是玩家在游戏、网站、社区上面的虚拟形象,玩家通过购买多种多样的服饰来装扮自己。

Avatar现状以“QQ秀”为代表席卷着众多的游戏、门户、社区等,他们均是2D贴图的虚拟形象,此类的虚拟形象具有同质化极其严重,表现形式单一效果平平,技术水平不高,工作量大且维护起来耗时耗力等众多的弊病。

【总页数】3页(P81-83)
【作者】韩强
【作者单位】GAMEHUB美术总监
【正文语种】中文
【中图分类】TP391.41
【相关文献】
1.中央电视台3D立体节目制作全流程与技巧详解 [J], 粱雯
2.综艺类3D立体节目制作流程探索——《江苏卫视2013跨年演唱会》3D制作
实践 [J], 李世萍
3.3D电视节目制作流程和规范——江苏广电总台3D电视节目制作探索和实践[J], 李世萍
4.Quantel Pablo 3D立体影像制作系统力助Avatar [J],
5.SONY 3D再添新丁:HXR-NX3D1C手持式3D高清摄录一体机为专业3D影像制作人员提供全新级别的灵活性和高效工作流程 [J],
因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

動畫狂想曲: 電影阿凡達的製作及人臉電腦繪圖技術突破鄭亦珊, 馬萬鈞, 林宏祥, 熊士豪, 歐陽明台大資訊工程系及網媒所摘要在本篇文章中,我們將介紹實驗室裡有關虛擬實境的技術,透過電腦所製作出來的3D模型,加上動態捕捉等技術,將人臉建模;在這其中我們有一項新的突破,亦即於皮膚的毛孔、皺紋,以及透光度的呈現上均有很好的效果,故在模擬真實的人臉時,才能讓人無法分辨出真偽,這些技術成功地套用在現今的3D 電影跟動畫。

引言近年來的電影越來越多運用到3D、虛擬場景的技術,尤其在去年的Avatar 電影中,不僅集結了特效,更在虛擬空間中建構了似真的人臉,在皮膚、臉部紋理都有很好的效果,但這是怎麼做的呢?又有甚麼是有別於之前電影所應用的技術嗎?以下我們將一一對此做介紹。

一.如何在虛擬的場景中置入現實的物體或人物達到擬真的效果傳統在2D上我們運用將前景、背景做分離這個技術,融合前景到另一個背景中;現今有3D 模型可以直接透過影像生成出我們要的場景,惟生成的品質好壞則有所不同。

1.電影特效的介紹在這邊我們可以將電影特效大致上分為兩部分來講解。

I、從早期的將前景、背景做分離,再將人物或前景的物體置入新的背景中;但如今的場景,皆已可藉由3D 模型去生成影像。

II、故3D模型所生成影像的品質好壞,則有其差異所在。

在近代電影中,常常可以在影片中看到極壯觀的場景、或是很多不太可能由真實人物在現場演出的場景,如:在空中飛翔、人在外太空、或潛入很深的深水之下…等;在實際上拍攝的時候,我們可能無法找到這種景觀,或無法在那樣的環境下進行拍攝;此時就需要對影片進行後製,我們稱此為一種電影特效,亦即一種虛擬實境(Virtual Reality)。

我們經常可於電影花絮中,看到演員站在以藍色或綠色的布為背景的空間中,進行拍攝;這樣做的目的,在使前景角色和背景之間產生顏色差異,經由後製,可以將綠幕(或藍幕)的部分去除,再透過電腦圖形技術,可以將特效場景與拍攝人物合成在一起,得到彷若置身於真實場景的效果。

隨著電腦技術進步,早就已經可以透過一些3D模型生成軟體,如:3dmax、Maya…等,生成3D模型,且將之置入所想要的場景中;但根據經驗來說,我們知道這是非常耗費人力及時間的;故在近期的電影中,採用多張影像去建出3D 模型(成品如圖一、二),尤其在圖二中,我們可以知道,經由3D模型去生成影像的品質已經越來越好!那這些是透過甚麼技術而達到呢?在之後的文章中,我們會一一詳述之。

错误!未找到引用源。

错误!未找到引用源。

、此為電影阿凡達中的場景之一,其背景即是透過3D模型所生成的影像。

2.如何塑造人臉圖三在電影阿凡達中,我們可以看到納美人臉部上擁有許多豐富的表情,無論是喜悅、憤怒、悲傷、齜牙裂嘴,更甚於是惶恐、無辜…等,諸如人類才有的細微表情,都被栩栩如生的呈現出來。

大家都知道,真實世界中沒有所謂的納美人,他們都是由電腦所製作出來的3D模型,來模擬真實的人臉(如圖三所示)。

二.但這些擬真的表情是如何從人臉模擬至3D模型上呢?其實這樣的技術早在《貝武夫:北海的詛咒》中即被大量地使用,在貝片中,無論是安潔莉娜裘莉(女妖),抑或是雷溫斯頓(貝武夫)均是3D虛擬出來的角色,我們可以看到貝片中人物的臉部外形、表情、動作,其實都與真實人物相去不遠。

要取得與真實人物相似的結果,主要是讓演員穿上佈滿感應球的服裝,並且在臉部依照肌肉及五官的位置標記適量的感應點(如上圖(圖四)所示),再藉由攝影機拍攝下來的多張圖片,去推估每個感應元件的3D座標。

將那些3D座標對應至3D數位演員模型上,便可驅動數位演員的臉部表情跟動作;這樣的技術被稱為3D動態捕捉技術。

要做到近真實臉部表情的模擬,最主要的問題在於如何精確地推估出臉上各個感應點的3D座標,而這些感應點在此我們又稱作特徵點。

推估3D座標有很多種做法,常用的做法是藉助多張不同角度的圖片,求出不同圖片之間,特徵點的彼此對應關係。

我們的實驗室很早就在進行相關的研究與應用。

在2000年的時候,我們設計了一套可以讓虛擬人臉演講的系統,將其做成網頁瀏覽器的外掛程式。

這套系統會針對影片的演講內容做分析,藉由得到的發音特徵,來驅動虛擬人臉做出相對應的嘴型跟表情,並且可以即時呈現出來(如圖五)。

圖五在當時,我們就利用了前文所述的動態捕捉技術,用了八台攝影機去做同步拍攝的工作,進一步建立虛擬角色的表情資料庫。

然後配合輸入語音取得適當的資料,來操控我們的「演講者」。

我們對表情模擬的重點,主要在處理臉部肌肉及五官位置的改變而形成不同表情的變化。

因此,在設置特徵點時,我們會著重在額頭、眉邊、雙頰、嘴唇附近為主,這些位置皆是呈現表情時臉部主要變化的部分。

當然,若希望要求更精密的表情變化,則會散布更多且適量特徵點在臉上(如右圖(圖六)所示),但通常特徵點的數量是有所限制的,太密集的特徵點,反而會因為要處理在不同角度攝影機的特徵點的對應關係,造成計算上或是人為處理上的困難,甚至對應上的誤判,這些錯誤會導致推估空間中位置的誤差或計算出不正確的空間位置。

在2002年,我們提出了另外一套設計,主要的改良在於簡化了拍攝所需要的硬體設備,卻依舊可以維持一樣的模擬精準度。

這裡的基本概念,是藉由鏡面的反射,進而得到不同角度物體的影像(如下圖(圖七)所示)。

圖七的左圖中,除了中間為真實人臉外,其餘左右兩側皆為鏡子反射的影像。

◎接下來我們將更深入地說明擬真人臉的作法。

3.表情資料庫有了物體不同角度的影像以及攝影機資訊,我們便只須針對人臉上的特徵點找到鏡中人臉反射影像相對應的特徵點,即可藉由投影公式計算此特徵點在3D空間中的位置;而隨著我們的演員做出不同的表情變化,臉上特徵點所對應到的3D座標也會產生變化,這些3D座標的變化就代表了表情變換跟頭部的動作。

(如右圖(圖八)所示) 我們想要單純抽取出人臉部的表情變化,卻不太可能在拍攝的過程當中,限制演員完全不能移動頭部。

所以我們必須從圖片中估計出頭部移動量,並將其移除,才會得到我們真正想要表情變化的參數。

最簡單的方式便是在標記人臉部特徵點時,部分選取的點與表情無關,只與頭部的移動相關。

基本上可以選擇靠近耳朵的臉頰部分,抑或是直接在耳朵上標記特徵點,當我們最後抽取影像表情特徵點位置時,即可將所有3D特徵點座標先移回坐標系的基準,再取表情特徵點位置,此處取得的位置即不受頭部移動的影響,而是單純表情參數。

最後我們將這些表情特徵點位置的變化套用在我們所生成的數位演員上相對應的點,則這些數位演員便可以產生出各種近似真人的表情了(如上圖(圖九)所示)。

而這些表情參數並非只可以應用在原始的角色臉上,亦可以對應到不同數位演員身上,如:魔戒的咕魯、班傑明、納美人…等都是很好的例子(如圖十所示)。

圖十4.特徵點用於人臉建模當3D模型的長相跟參與拍攝的演員長相不一樣。

這個時候我們可以拿捕捉到的特徵點,對該臉部模型直接做變形。

主要利用的是臉頰、眉角、耳朵、嘴部周邊等有標記處的座標。

使得此臉部模型上相對於我們所標記出的臉部特徵頂點能盡量靠近我們所求出的3D特徵點座標。

經過此變形後的人臉模型將會相似我們影像中的人物。

至此,我們已經有一個外型相似於拍攝人物的數位演員。

5.人臉建模人臉建模–通過圖寧測試(Turing test)前面提到,利用捕捉的特徵點讓既有的3D模型變形,以生成外型相似於拍攝人物的數位演員。

然而,如此產生的數位演員模型,並無法完整模擬真實演員皮膚紋路細節,以及在不同照明條件和場景下所導致臉部膚色的反射結果,這將使得數位演員在影片中不夠真實或是與影片場景格格不入的結果。

對於日益挑剔的廣大電影客群而言,這是越來越不被允許的事情。

那是否還有其他的方法可以生成較為精細的臉部模型呢?事實上是有的,只是大多數的做法都需要花費很多時間及昂貴的成本,要不然就是生成結果不夠精確。

在2000年時,美國柏克萊大學Paul Debevec博士的博士論文,提出了一種名為light stage的攝影裝置(如左圖(圖十一)所示) 。

Light stag在拍攝人臉的時候,會加入許多經過設計的光照條件,例如:不同光源位置或者改變光射出的樣式。

如此的光照條件使得人臉的每個細部都能夠具有明顯強烈的特徵;不只如此,這些特殊的光照條件也有助於影像間做出精確且大量的對應,精細的程度甚至可以使各別影像中每個像素在其餘影像中找到相對應關係的像素,這樣的結果可以使我們在空間中計算出成千上萬的3維座標點,我們稱為Point cloud。

這跟動態捕捉技術只能捕捉到少數的感應點,產生幾百個點是不一樣的。

這項技術的提出有助於重建精確的人臉模型。

Paul Debecev博士之後到南加大任教,繼續跟他的學生改良light stage。

我們實驗室的馬萬鈞博士過沒多久也參與這個團隊,合作研究虛擬人臉建模。

經過了幾年的努力,利用light stage做人臉建模的技術漸趨成熟。

2008年馬萬鈞博士參與的Emily Project,成功地通過了圖寧測試,表示人臉建模在視覺上已經達到一般人眼無法分辨真偽的水準。

圖十二當時我們播放了一段女演員說話的影片(如圖十二所示),並且請大家指出哪些片段是電腦重建出來的人臉,哪些是真人。

在播放完以後,幾乎所有的人都無法指出來。

因為電腦重建出來的3D模型,在皮膚的毛孔、皺紋,以及透光度的呈現上已經有了非常真實的成果,以致一般人無法分辨真偽(如圖十三所示)。

圖十三 達到這樣的技術突破,背後的概念是甚麼呢?我們可以將人臉表面的材質想成兩層。

一層是粗糙皮膚,一層是油脂皮膚。

粗糙皮膚對入射光的反應是散射反射,這種反射強度與觀測者所在的位置無關。

油脂皮膚對入射光的反應是似鏡面反射,與觀測者的位置有關。

我們可以在拍攝人臉的時候,同時對人臉打上不同的光照,並利用硬體設備,將反射到攝影機的反射光的來源分成散射反射跟似鏡面反射,就可以分別做出粗糙皮膚跟油脂皮膚的材質以及幾何性質(如圖十四)。

圖十四最後再將這兩種材質的皮膚合成,所做出來的人臉模型就非常真實。

結論在本文中我們介紹了在阿凡達製作中所用到與我們實驗室的相關技術,並提出了對電影製作的貢獻之處,尤其在人臉模型上已經可以通過圖寧測試(Turing test),這代表我們所建出來的3D臉模型已可達到幾可亂真的程度。

我們相信這樣的發展是一大突破,也希望這樣的視覺技術,未來能夠在虛擬實境的領域開發出更多應用。

三. 參考文獻:1. Wan-Chun Ma, Andrew Jones, Jen-Yuan Chiang, Tim Hawkins, Sune Frederiksen, Pieter Peers, Marko Vukovicz, Ming Ouhyoung, Paul Debevec, “Facial Performance Synthesis using Deformation-Driven Polynomial Displacement Maps”, ACMTransaction on Graphics, V ol. 27, No.5,V ol. 27, pp. 121:1-10, (Proceedings of SIGGRAPH ASIA 2008), Dec. 2008.2. Michael I-Chen Lin, Jeng-Sheng Yeh, Ming Ouhyoung, "Extracting 3D facial animation parameters from multi-view video clips", pp. 72-80, IEEE Computer Graphics and Applications, V ol. 22, No. 6 , Nov., 2002.3. I-Chen Lin, Chien-Feng Huang, Jia-Chi Wu, Ming Ouhyoung, "A Low Bit-rate Web-enabled Synthetic Head with Speech-driven Facial Animation", Proc. of Eurographics Workshop on Computer Animation and Sumulation 2000, pp. 29-40, (ISBN 3-211-83549-0), Interlaken, Switzerland, Aug. 2000.。

相关文档
最新文档