计算机科学与探索

作者：冯文科, 石敏, 朱登明, 李兆歆

单位：1. 华北电力大学 控制与计算机工程学院，北京 1022062. 中国科学院 计算技术研究所 前瞻研究实验室，北京 100190

关键词：Transformer,条件变分自编码器,三维人体动画,计算机图形学

三维人体动画生成技术是三维动画领域的核心技术。基于动作捕捉的人体动画生成方法通常制作流程较为繁琐、制作周期较长，无法快速生成人体动画，而现有数据驱动的方法生成的人体动画缺乏真实性，且生成人体运动的种类相对有限。基于此，提出了一种基于Transformer-CVAE的三维人体动画生成方法。首先，基于真实的人体运动构建人体运动数据集，并按照运动种类进行类别划分；其次，基于Transformer网络架构学习运动序列的时序依赖关系，进一步引入变分自编码器结构学习运动序列在隐空间上的概率分布；然后，在隐空间施加约束条件进而控制生成人体运动的效果；最后，在AMASS、HumanACT12、UESTC等数据集上进行实验，并从视觉效果与网络性能两方面对方法进行分析。实验结果表明，与现有方法相比，所提方法可生成种类丰富、真实细腻的人体动画，且在STED、RMSE等指标上具有明显的提升。

来源：2023年第9期

《计算机科学与探索》期刊编辑部

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