A TOP network is used to train a variety of models, each of which uses a different combination of hyperparameters
Comparison of the PCA weights generated by the ML model (green) and the ideal ones (blue)
To generate machine learning targets, the skin is embedded in a simulated tetrahedral mesh
Three-way comparison between linear blend skinning (left), ML deformation (middle) and the ideal deformation (right). (This specific example is locally trained on the head and neck region.)
機械学習デフォーマ (ML Deformer)
Film/TV
シミュレーションを用いると、リニアブレンドよりリアルなスキンデフォームが可能になりますが、速さの面では後者が勝ります。シミュレーションで作成したポーズを学習することでリニアブレンドスキニングの改良になるでしょうか? こちらの機械学習の例は、複数のランダムポーズの学習によってリニアブレンドスキニングが改良できることを示しています。
このセットアップでは、データ生成から前処理、学習に至る機械学習の全工程を TOP ネットワークで制御しています。Houdini 20 の新機能のうち、機械学習に対応しているいくつかの機能の使い方も紹介しています。それらの機能には、ONNX SOP、 Principal Component Analysis SOP、ROP Geometry Raw Output SOP、および Python Script TOP の機能強化が含まれます。
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コメント
salar_td 1 年 前 |
Heeeelllllooooo
wnschnapp 10 ヶ月 前 |
Hi There,
Is Cappi included in this project? When I open the project, it seems like certain geometry are not linked. Are the remaining files available with the Hip file download? Thanks!
Rob Chapman 8 ヶ月 前 |
looking forward to more info on this and how it connects with Unreal Engines ML deformer solution for realtime playback
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