With the continuous proposed requirements on the aspects including quantity, quality, modeling efficiency in the application of computer entertainment, character animation, digital clothing customization, and Internet 3D model datasets, 3D garment modeling has been faced the significant challenges in terms of various garment shape styles and complicated data types. Thus, how to effectively edit and create large-scale and various 3D garments has become a hot research problem. The project will conduct research on the methods for 3D garment creation and editing by shape analysis and digital geometry processing. Based on the shape analysis and processing methods, the new technological approaches and theories for 3D garment modeling will be proposed. The major research issues are as follows: Firstly, we first develop the fine-grained description model for various characteristics of 3D garment style shape and fabric anisotropy which automatically to merge by the subspace clustering method. Secondly, we further propose a style and material-aware 3D garment editing method to solve the problems including style preservation, adaptive conformal transformation, and wrinkle details processing. Thirdly, we study and focus on the kernel function of connection relationship between clothing design components and garment structures. It can automatically generate a new garment model by learning the style design components parameters with the nuclear mapping optimization algorithm. Finally, the project will verify that the above method and algorithm theory. The research will help to solve the problems of significant growing of 3D garments in terms of quality and quality, and provide theoretical and technical support for the recent trend of the 3D garment numbers with the application in 3D network customization, virtual reality, and computer game and animation design.
随着计算机角色动画、数字化服装定制以及互联网三维服装模型库等应用对三维服装在数量、质量、建模效率等方面要求的不断提出,三维服装建模面临着服装款式多样化、数据形态复杂化等挑战。如何建立起能够有效编辑和生成大规模款式多样的三维服装,成为当前一个热点的研究问题。本项目基于形状分析方法和几何处理技术为三维服装的快速建模提出新的理论解决方案。研究内容主要包括:1)建立三维服装的款式形状及织物各向异性的细粒度特征描述模型,并通过子空间聚类以自动融合多种特征;2)用款式面料感知的三维服装编辑方法解决款式保持的自适应保形变换和褶皱细节处理等问题;3)研究和构造服装各款式部件间连接关系的核函数,通过核映射优化算法学习出各款式部件的风格参数,从而自动生成新的服装模型。项目最终将验证上述理论方法和算法,以更好地适应目前三维网络定制、虚拟现实和游戏动漫设计等应用中对三维服装模型数量和质量提出的日益增长的需求。
目前在多媒体、计算机图形、虚拟试衣、数字化服装定制以及计算机娱乐角色动画以及游戏电影制作等不同应用领域,迫切需要提出针对大规模三维服装的建模方法,快速构建新的三维服装,以满足人物以及场景对服装款式变化的需求。为此,项目建立了一套面向三维服装建模的形状分析和处理方法理论与技术体系,具体包括如下一些主要工作:1) 三维服装快速建模的形状分析和处理:建立一套包括基于形状分析的语义分割、款式描述的服装部件形状对应、自适应的服装部件自然拼接等理论与方法,增强了三维服装建模的能力。2) 三维服装的细粒度特征表示模型:针对三维服装的多尺度特征以及款式多样化的问题,将服装模型款式、面料、纹理、颜色、柔性褶皱等细节特征应用到三维服装编辑过程中,更好地对三维服装的细粒度特征进行度量,同时,提出了一系列描述复杂款式柔性服装特征的方法,为三维服装的刻画和分析提供基础的特征表示模型。3) 款式感知的三维服装真实感编辑:通过分割、变形、融合等网格编辑技术从已有的服装模型中采用先分析后处理的方法快速构建新的服装模型。4) 将服装领域的先验知识加入到对模型的结构、语义和功能分析工作中,实现在生成新的服装模型集中,引入核自适应学习的指导,增加符合款式美观等评价和控制,从而自动合成保持款式结构语义的新模型,扩大三维服装模型集中服装的数目。此外,项目还探讨了面向虚拟试衣应用领域的评价研究。. 通过上述研究,建立了较为完善的面向三维服装快速建模的形状分析和处理理论与技术体系,辅助实现服装编辑的智能化,服装生成的自动化以及服装模型三维重建的有效性,取得了三维服装快速建模的阶段性研究结果完成预定的目标和任务。. 本项目资助发表学术论文21篇(其中SCI收录5篇,EI收录9篇,SCI待收录1篇),申请发明专利6项(其中授权1项,公开5项),登记计算机软件著作权2项。依托项目研究,培养青年教师4名、硕士生6名。
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数据更新时间:2023-05-31
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