MIT 연구진이 도입한 새로운 기술 덕분에 애니메이션 영화와 비디오 게임에서 영웅과 악당에 생명을 불어넣는 아티스트들이 애니메이션을 더 효과적으로 제어할 수 있게 되었습니다.

그들의 방법은 2D 및 3D 모양이 공간을 통해 구부리고, 늘어나며, 이동할 수 있는 방법을 정의하는 무게 중심 좌표로 알려진 수학적 함수를 생성합니다.예를 들어, 도구를 사용하는 아티스트는 3D 고양이 꼬리의 동작을 애니메이션 고양이의 "모양"에 대한 자신의 비전에 맞게 만드는 기능을 선택할 수 있습니다.

이 문제에 대한 다른 많은 기술은 유연성이 없으며 특정에 대한 무게중심 좌표 함수에 대해 단일 옵션만 제공합니다.애니메이션 캐릭터.각 기능은 특정 애니메이션에 가장 적합한 기능일 수도 있고 아닐 수도 있습니다.아티스트는 조금씩 다른 모습을 시도하고 싶을 때마다 처음부터 새로운 접근 방식으로 시작해야 합니다.

"연구원으로서 우리는 때때로 전문가와 상의하지 않고 예술적 문제를 해결하는 루프에 갇힐 수 있습니다.예술가.아티스트가 관심을 갖는 것은 유연성과 최종 제품의 '외관'입니다.그들은 그것에 대해 신경 쓰지 않습니다편미분 방정식당신의 알고리즘은 뒤에서 문제를 해결합니다."라고 이 기술에 대한 논문의 수석 저자인 Ana Dodik은 말합니다.

예술적 적용 외에도 이 기술은 다음과 같은 분야에서 사용될 수 있습니다.의료 영상, 건축학,가상 현실, 심지어 로봇이 현실 세계에서 물체가 어떻게 움직이는지 파악하는 데 도움이 되는 도구인 컴퓨터 비전에서도 마찬가지입니다.

도딕, 안전기 공학컴퓨터 과학(EECS) 대학원생인 그는 Southern California 대학 Viterbi School of Engineering의 조교수인 Oded Stein과 함께 논문을 썼습니다.MIT CSAIL(컴퓨터 과학 및 인공 지능 연구소)에서 장면 표현 그룹을 이끌고 있는 EECS 조교수 Vincent Sitzmann;EECS 부교수이자 CSAIL 기하학적 데이터 처리 그룹의 리더인 선임 저자 Justin Solomon이 있습니다.이 연구는 최근에 발표되었습니다.시그라프 아시아.되었습니다출판됨~에그래픽에 대한 ACM 트랜잭션.

일반화된 접근 방식

아티스트가 2D 또는 3D 캐릭터에 애니메이션을 적용할 때 일반적인 기술 중 하나는 케이지라고 불리는 선분이나 삼각형으로 연결된 단순한 점 세트로 캐릭터의 복잡한 모양을 둘러싸는 것입니다.애니메이터는 이러한 점을 드래그하여 케이지 내부의 캐릭터를 이동하고 변형합니다.핵심적인 기술적 문제는 케이지가 수정될 때 캐릭터가 어떻게 움직이는지 결정하는 것입니다.이 운동은 특정 무게 중심 좌표 함수의 설계에 의해 결정됩니다.

전통적인 접근 방식은 복잡한 방정식을 사용하여 매우 부드러운 케이지 기반 모션을 찾아 극단적으로 늘리거나 구부릴 때 모양에 발생할 수 있는 꼬임을 방지합니다.그러나 "매끄러움"이라는 예술적 아이디어가 어떻게 수학으로 변환되는지에 대한 많은 개념이 있으며, 각 개념은 서로 다른 무게중심 좌표 함수 세트로 이어집니다.

MIT 연구원들은 예술가들이 모든 형태의 부드러움 에너지 중에서 디자인하거나 선택하는 데 발언권을 가질 수 있는 일반적인 접근 방식을 모색했습니다.그러면 아티스트는 변형을 미리 보고 자신의 취향에 가장 잘 어울리는 부드러움 에너지를 선택할 수 있습니다.

무게 중심 좌표의 유연한 설계는 현대적인 아이디어이지만 무게 중심 좌표의 기본적인 수학적 구성은 수세기 전으로 거슬러 올라갑니다.1827년 독일 수학자 아우구스트 뫼비우스(August Möbius)가 도입한 무게 중심 좌표는 모양의 각 모서리가 모양의 내부에 어떻게 영향을 미치는지 나타냅니다.

뫼비우스가 계산에 사용한 모양인 삼각형에서는 무게중심 좌표를 설계하기가 쉽지만 케이지가 삼각형이 아닌 경우 계산이 지저분해집니다.복잡한 케이지에 대한 무게 중심 좌표를 만드는 것은 복잡한 모양의 경우 각 무게 중심 좌표가 최대한 매끄러우면서 일련의 제약 조건을 충족해야 하기 때문에 특히 어렵습니다.

이전 작업과 다르게 팀에서는 특별한 유형의신경망알려지지 않은 무게 중심 좌표 함수를 모델링합니다.느슨하게 기반을 둔 신경망인간의 뇌, 상호 연결된 노드의 여러 레이어를 사용하여 입력을 처리합니다.

신경망은 인간의 생각을 모방하는 AI 애플리케이션에 자주 적용되지만, 이 프로젝트에서는 수학적 이유로 신경망을 사용합니다.연구원의 네트워크 아키텍처는 모든 제약 조건을 정확하게 충족하는 무게중심 좌표 함수를 출력하는 방법을 알고 있습니다.제약 조건을 네트워크에 직접 구축하므로 솔루션을 생성할 때 항상 유효합니다.이 구성은 아티스트가 문제의 수학적 측면에 대해 걱정할 필요 없이 흥미로운 무게 중심 좌표를 디자인하는 데 도움이 됩니다.

"까다로운 부분은 제약 조건을 구축하는 것이었습니다. 표준 도구로는 우리를 거기까지 데려갈 수 없었기 때문에 우리는 고정관념에서 벗어나 생각해야 했습니다."라고 Dodik은 말합니다.

가상 삼각형

연구자들은 거의 200년 전에 소개된 뫼비우스(Möbius)의 삼각형 무게 중심 좌표를 활용했습니다.이러한 삼각형 좌표는 계산이 간단하고 필요한 모든 제약 조건을 충족하지만 최신 케이지는 삼각형보다 훨씬 더 복잡합니다.

간격을 메우기 위해 연구진의 방법은 케이지 외부에 있는 세 개의 점을 연결하는 중첩된 가상 삼각형이 있는 모양을 다룹니다.

"각각의 가상 삼각형은 유효한 무게 중심 좌표 함수를 정의합니다. 우리는 단지 그것들을 결합하는 방법이 필요합니다"라고 그녀는 말합니다.

이것이 바로 신경망이 등장하는 곳입니다. 가상 삼각형의 무게 중심 좌표를 결합하여 더 복잡하지만 부드러운 기능을 만드는 방법을 예측합니다.

아티스트는 이 방법을 사용하여 하나의 기능을 시도하고 최종 애니메이션을 본 다음 원하는 방식으로 보이는 애니메이션에 도달할 때까지 좌표를 조정하여 다양한 모션을 생성할 수 있습니다.

"실용적인 관점에서 볼 때 가장 큰 영향은 다음과 같습니다.신경망이전에는 갖지 못했던 많은 유연성을 제공합니다."라고 Dodik은 말합니다.

연구원들은 그들의 방법이 다른 접근법보다 더 자연스럽게 보이는 애니메이션을 생성할 수 있는 방법을 시연했습니다. 예를 들어, 우리의 꼭지점 근처에서 단단하게 접히는 대신 움직일 때 부드럽게 구부러지는 고양이 꼬리와 같습니다.

앞으로 그들은 신경망을 가속화하기 위해 다양한 전략을 시도하고 싶어합니다.또한 그들은 이 방법을 대화형 인터페이스로 구축하려고 합니다.아티스트실시간으로 애니메이션을 쉽게 반복할 수 있습니다.

이 이야기는 MIT News(web.mit.edu/newsoffice/)는 MIT 연구, 혁신 및 교육에 대한 뉴스를 다루는 인기 사이트입니다.