이 연구는 단편 애니메이션 'Drip'을 통해 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처 애니메이션을 융합하여 애니메이션 제작을 실현하는 기법을 제안한다. 상호 유기적 연결을 통해 효율적인 프로세스 관리가 가능할 뿐만 아니라 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처 애니메이션의 단점을 서로 보완하는 과정을 처리함으로써 제작 기간을 단축 시켰다. 이를 통해 키 프레임 애니메이션과 모션 캡처 애니메이션의 한계를 극복하고 복합적인 프로세스를 인지하고 응용하여 효율적인 애니메이션 제작에 도움이 되고자 한다.
Along with the advance of digital technology, various methods are adopted for capturing the 3D animating data. Especially, in 3D animation production market, the motion capture system is widely used to make films, games, and animation contents. The technique quickly tracks the movements of the actor and translate the data to use as animating character's motion. Thus the animation characters are able to mimic the natural motion and gesture, even face expression. However, the conventional motion capture system needs tricky conditions, such as space, light, number of camera etc. Furthermore the data acquired from the motion capture system is frequently corrupted by noise, drift and surrounding environment. In this paper, we introduce the post production techniques to stabilizing the jitters of motion capture data from the low cost handy system based on Kinect.
국내 모션 캡처 방식의 작업환경에서 문제점이 되고 있는 부분은 사람의 감각이 필요로 하는 부분에까지 모션 데이터가 사용된다는 점이다. 작품 전반에 인간적인 이미지를 많이 불어 넣지 못한다는 것과 무조건 모션 캡처 데이터만으로 해결을 하려는 속사포 같은 공정 방식이다. 모션 캡처의 응용분야와 그 효율성은 실로 다양하고 효과적이지만 이와 같은 문제점들을 극복해 내지 못한다면 막대한 자본의 손실과 인력의 낭비만을 초래 할 것이다. 본 논문에서는 얼굴 표정 애니메이션에 있어서 모션 캡처와 키 애니메이션 제작방식의 장단점을 비교분석한다. 또한 실제제작을 통해서 이들을 분석하고 고가(高價)의 모션 캡처 장비로 제작할 수 없는 환경에서의 키 애니메이션 제작방식의 효율적인 방안을 제시한다.
본 논문의 목적은 기존의 모션 캡쳐 기반 애니메이션을 모바일 임베디드 시스템의 적은 메모리와 낮은 계산력에 적합하게 개조하는데 있다. 모바일 임베디드 시스템의 메모리를 효율적으로 사용하기 위한 방안으로서, PC 상에서 모션 캡쳐 데이터베이스를 압축하고, 압축된 모션캡쳐 데이터베이스를 모바일 임베디드 시스템에서 조금씩 압축 해제하고 사용 직후 삭제하는 패러다임을 제안한다. 이러한 목적으로 사용될 모션 캡쳐 데이터베이스 압축 기법으로서, 다항식 정합법을 활용하여 캡쳐된 운동 랜더링 파라미터의 데이터베이스를 축소하는 방법을 제안한다. 그리고 성능향상을 위해서 다항식 정합 함수를 최적화하는 방안도 함께 제안한다. 이렇게 설계된 다항식 정합법에 기반한 데이터 압축 방식을 사용하여, 상용화된 모바일 임베디드 시스템에서 효율적인 모션 캡쳐 기반 애니메이션 제작을 시현한다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권2호
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pp.87-92
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2024
The rapid development of artificial intelligence technology in recent years is evident, from the emergence of ChatGPT to innovations like Midjourney, Stable Diffution, and the upcoming SORA text-to-video technology by OPENai. Animation capture technology, driven by the AI technology trend, is undergoing significant advancements, accelerating the progress of the animation industry. Through an analysis of the current application of DEEPMOTION, this paper explores the development direction of AI motion capture technology, analyzes issues such as errors in multi-person object motion capture, and examines the vast prospects. With the continuous advancement of AI technology, the ability to recognize and track complex movements and expressions faster and more accurately, reduce human errors, enhance processing speed and efficiency. This advancement lowers technological barriers and accelerates the fusion of virtual and real worlds.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제14권1호
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pp.129-135
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2022
Real human digital models appear more and more frequently in VR/AR application scenarios, in which real-time markerless face capture animation of personalized virtual human faces is an important research topic. The traditional way to achieve personalized real human facial animation requires multiple mature animation staff, and in practice, the complex process and difficult technology may bring obstacles to inexperienced users. This paper proposes a new process to solve this kind of work, which has the advantages of low cost and less time than the traditional production method. For the personalized real human face model obtained by 3D reconstruction technology, first, use R3ds Wrap to topology the model, then use Avatary to make 52 Blend-Shape model files suitable for AR-Kit, and finally realize real-time markerless face capture 3D real human on the UE4 platform facial motion capture, this study makes rational use of the advantages of software and proposes a more efficient workflow for real-time markerless facial motion capture of personalized 3D real human models, The process ideas proposed in this paper can be helpful for other scholars who study this kind of work.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제16권1호
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pp.47-54
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2024
With the rapid development of 3D animation, MetaHuman is widely used in film production, game development and VR production as a virtual human creation platform.In the animation production of virtual humans, motion capture is usually used.Since different motion capture solutions use different skeletons for motion recording, when the skeleton level of recorded animation data is different from that of MetaHuman, the animation data recorded by motion capture cannot be directly used on MetaHuman. This requires Reorient the skeletons of both.This study explores an efficient skeleton reorientation method that can maintain the accuracy of animation data by reducing the number of bone chains.In the experiment, three skeleton structures, Rokoko, Mixamo and Xsens were used for efficient redirection experiments, to compare and analyze the adaptability of different skeleton structures to the MetaHuman skeleton, and to explore which skeleton structure has the highest compatibility with the MetaHuman skeleton.This research provides an efficient skeleton reorientation idea for the production team of 3D animated video content, which can significantly reduce time costs and improve work efficiency.
In this study, we study the development and control of motion of 3D character animation and discuss the development direction of technology. Character animation has been developed as a data-based method and a physics-based method. The animation generation technique based on the keyframe method has been made possible by the development of the hardware technology, and the motion capture device has been used. Various techniques for effectively editing the motion data have appeared. At the same time, animation techniques based on physics have emerged, which realistically generate the motion of the character by physically optimized numerical computation. Recently, animation techniques using machine learning have shown new possibilities for creating characters that can be controlled by the user in real time and are expected to be developed in the future.
최근에 다양한 분야에서 캐릭터 표정을 생성하는데 연기자 기반 표정 캡쳐 방법을 널리 사용하고 있다. 특히, 방송이나 게임 등의 분야에서는 실시간 요소와 연기자와 외형상의 차이가 큰 캐릭터의 경우에도 표정 표현이 가능한 다양성이 중요한 문제가 된다. 본 논문에서는 연기자 얼굴에서 캡쳐한 표정을 다양한 얼굴 모델에 적용하는 새로운 표정 애니메이션 방법을 제안한다. 이 방법을 사용하면 최소의 실시간 비용으로 캐릭터 표정을 생성하고 제어하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 세 가지 핵심 이슈로서 얼굴 표정 캡쳐, 표정 대입, 표정 애니메이션을 다룬다. 그리고 연기자와 얼굴 모델 간의 특성이 매우 상이한 다양한 경우에 대하여 실험결과를 보여줌으로써 접근방식의 유효성을 증명한다.
2D 및 3D 애니메이션은 컴퓨터 기술의 발전과 더불어 보다 사실적인 동작표현에 맞추어 계속적인 성장 발전을 이루고 있다. 컴퓨터 하드웨어 및 소프트웨어 기술의 빠른 변화(진화)를 통하여 2D 및 3B 애니메이션 활용범위는TV, 영화, Game 산업 등에서 그 영역을 넓히고 있는 추세[1]이다. 3D 애니메이션을 제작하는 기술 중 보다 사실적인 동작표현을 위한 Motion Capture System을 이용하여 3D 게임 Character의 애니메이션을 제작하는 과정을 추출하였다. Motion Capture 기술의 주요 원리에 대하여 알아보고 Character의 특성에 따른 애니메이션 제작에 대한 연구를 하려한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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