一种基于网格卷积的布料模拟方法技术

本申请公开了一种基于网格卷积的布料模拟方法，包括：低分辨率布料网格每个顶点以逆时针的顺序枚举相邻邻居形成单环，并根据长度对其进行均匀采样；沿着间隔为

【技术实现步骤摘要】
一种基于网格卷积的布料模拟方法


[0001]本申请涉及计算机图形仿真
，具体涉及一种基于网格卷积的布料模拟方法
。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的发展，布料动画已经成功地应用到许多游戏和电影中，但是由于布料是柔性物体，具有易形变的特点，且应用场景复杂，布料模拟的低成本
、
低耗时和高仿真受到了很大的挑战，大多数模拟方法无法同时满足这么多条件
。
[0003]传统技术中提出了几种布料模拟方法，钟李涛等人提出的基于低精度服装采样的多精度服装构建方法，首先，通过对低精度布料运动仿真实例进行数次采样，获取布料各区域在仿真过程中的平均变形度，用顶点平均变形度和边碰撞标记对其进行表示；再根据平均变形度将低精度网格区域划分为高变形区
、
中变形区和低变形区；然后利用改进的自适应细分算法对三种变形区进行不同程度的细分，从而构建出低精度布料对应的多精度布料几何模型；最后基于多精度几何模型对布料质点质量和弹簧系数进行定义，得到多精度物理模型
。Zhang Meng
等人提出了基于深度学习的细节增强布料模拟方法，通过物理模拟或蒙皮方法获得低分辨率服装的几何形状，将其局部区域转换为二维法线贴图
N
作为
U
‑
net
网络输入，以衣服材料类型
θ
为条件，增强衣服的局部区域
。
结合增强的局部区域生成
N*
，捕获细微的褶皱细节
。
清华大学<br/>Shi Min Hu
提出的基于细分的网格卷积网络
SubdivNet
，由于网格上每个面恰好有3个相邻的面，这种正则性质类似于二维图像中像素的连通性，可以在网格上定义基本卷积，设计可变核大小以及扩展
、
步长和卷积顺序不变性等，如下图所示
。
池化是四个细分面均匀地合并到一个父面，上采样则是池化的逆操作
。Rana Hanocka
等人专门为三角形网格设计的卷积神经网络
MeshCNN
，使得大的平面区域使用少量大多边形表示，小的细节区域使用大量小多边形表示，忠实的描述复杂结构，同时消除与附近表面的距离歧义，如下图所示
。
三角形网格的每条边最多指向两个面，因此与其他两条或四条边相邻，又因为面的顶点是逆时针排列的，为每条边的四个邻居定义了两个可能的顺序
。
输入边特征是每条边的一个5维向量
(
每个面的二面角
、
两个内角和两个边长比
)
，这些特征都是相对的，使它们对平移
、
旋转等操作具有不变性
。
池化是通过边折叠实现的，五条边被转换为两条边，运算符的优先级由边缘特征确定，从而允许网络选择网格的哪些部分进行简化，哪些保留完整
。
[0004]但是上述几种布料模拟方法有以下不足：基于物理方法的布料模拟成本会随着分辨率和对象数量的增加而增加，耗时也较长；基于图像的卷积神经网络布料模拟方法虽然能够降低耗时，但是在图形图像转换过程中会丢失大量细节，无法保证布料的褶皱效果
。

技术实现思路

[0005]本申请为了解决上述技术问题，提出了如下技术方案：
[0006]第一方面，本申请实施例提供了一种基于网格卷积的布料模拟方法，包括：
[0007]以低分辨率布料网格作为输入，对于每个顶点以逆时针的顺序枚举相邻邻居，将形成的单环视为一条分段线性曲线，并根据长度对其进行均匀采样，样本长度为
L
‑1将其存储在一个列表中，列表的第一个样本放置在最接近固定顶点的邻居上；
[0008]以间隔为
l/(L
‑
1)
沿着分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积作为为基于环的卷积；
[0009]基于二次误差形成一个边的优先级队列，当两个端点的顶点被中点替换时，具有最低二次误差的边被选择折叠，然后将与折叠边共享顶点的边标记为不可折叠的边，直到顶点的数量小于开始时顶点数量的预设比例；
[0010]对于褶皱丰富区域进行池化，将一个输入顶点的值复制到一个或两个输出顶点，输出布料模拟结果
。
[0011]在一种可能的实现方式中，所述以间隔为
l/(L
‑
1)
沿着分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积作为为基于环的卷积，包括：
[0012]设中心顶点是
v
，单环邻域是
v0，
v1…
v
n
‑1，首先计算
[0013][0014]然后沿着间隔为
l/(L
‑
1)
的分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积称为基于环的卷积
。
[0015]在一种可能的实现方式中，对于流形网格的边界顶点，单环邻域在拓扑上等价于半圆盘，在采样前需填充一个虚拟顶点来完成环；当与中心顶点的法线方向一致时，虚拟顶点放置在单环两端角度和距离方向上的中间位置
。
[0016]在一种可能的实现方式中，虚拟顶点包含在生成
L
‑1样本的曲线中，构成一个封闭的采样曲线，指示卷积算子的零填充边界；按逆时针顺序列举出两个环和三个环的邻居，如果两个环或三个环的邻居跨越了边界，通过给单环添加虚拟顶点的方式来添加虚拟顶点
。
[0017]在一种可能的实现方式中，所述基于二次误差形成一个边的优先级队列，当两个端点的顶点被中点替换时，具有最低二次误差的边被选择折叠，然后将与折叠边共享顶点的边标记为不可折叠的边，直到顶点的数量小于开始时顶点数量的预设比例，包括：
[0018]设
Γ
v
是一组平面，每个平面由
ax+by+cz
‑
d
＝0的方程定义，其中
a2+b2+c2＝1，每个平面表示为
p
＝
(a,b,c,d)
T
，从点
v
到平面
p
的距离是
p
T
v
；顶点
v
处的误差定义为顶点到平面距离的平方和：
[0019][0020]将上面表达式重新排列，得到：
[0021][0022]其中，然后
[0023][0024]顶点
v
处的误差是二次形式
v
T
Q
v
，在初始网格中，对于每个顶点，
Γ
p
是与之相邻的平面的集合，每个顶点的初始误差是0，在中，得到的顶点的平面集合是两个起始顶点的并集，通过使用的规则来近似；
[0025]通过求解关于
x
，
y
和
z
的偏导数，找到本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于网格卷积的布料模拟方法，其特征在于，包括：以低分辨率布料网格作为输入，对于每个顶点以逆时针的顺序枚举相邻邻居，将形成的单环视为一条分段线性曲线，并根据长度对其进行均匀采样，样本长度为
L
‑1将其存储在一个列表中，列表的第一个样本放置在最接近固定顶点的邻居上；以间隔为
l/(L
‑
1)
沿着分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积作为为基于环的卷积；基于二次误差形成一个边的优先级队列，当两个端点的顶点被中点替换时，具有最低二次误差的边被选择折叠，然后将与折叠边共享顶点的边标记为不可折叠的边，直到顶点的数量小于开始时顶点数量的预设比例；对于褶皱丰富区域进行池化，将一个输入顶点的值复制到一个或两个输出顶点，输出布料模拟结果
。2.
根据权利要求1所述的基于网格卷积的布料模拟方法，其特征在于，所述以间隔为
l/(L
‑
1)
沿着分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积作为为基于环的卷积，包括：设中心顶点是
v
，单环邻域是
v0，
v1…
v
n
‑1，首先计算然后沿着间隔为
l/(L
‑
1)
的分段线性曲线创建均匀采样点，将这些采样点构造的卷积称为基于环的卷积
。3.
根据权利要求2所述的基于网格卷积的布料模拟方法，其特征在于，对于流形网格的边界顶点，单环邻域在拓扑上等价于半圆盘，在采样前需填充一个虚拟顶点来完成环；当与中心顶点的法线方向一致时，虚拟顶点放置在单环两端角度和距离方向上的中间位置
。4.
根据权利要求3所述的基于网格卷积的布料模拟方法，其特征在于，虚拟顶点包含在生成
L
‑1样本的曲线中，构成一个封闭的采样曲线，指示卷积算子的零填充边界；按逆时针顺序列举出两个环和三个环的邻居，如果两个环或三个环的邻居跨越了边界，通过给单环添加虚拟顶点的方式来添加虚拟顶点
。5.
根据权利要求1所述的基于网格卷积的布料模拟方法，其特征在于，所述基于二次误差形成一个边的优先...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘亚变，
申请(专利权)人：齐鲁理工学院，
类型：发明
国别省市：