發(fā)型于角色造型而言具有舉足輕重的地位,因而關(guān)于發(fā)型仿真與建模的相關(guān)研究從未停止。受限于硬件計算能力,在手機游戲、社交互動等實時應(yīng)用領(lǐng)域中,網(wǎng)格類發(fā)型占據(jù)主導(dǎo)地位。真實感發(fā)型由于其發(fā)絲數(shù)量龐大,處理復(fù)雜度過高,目前在這些領(lǐng)域中應(yīng)用并不廣泛。然而業(yè)界缺乏相關(guān)的系統(tǒng)工具方便美術(shù)人員快速生成網(wǎng)格類發(fā)型,仍然依靠其繁雜的手工操作。因此,本文構(gòu)建了藝術(shù)家友好的條帶網(wǎng)格發(fā)型建模系統(tǒng),自動化大部分冗長乏味的操作,提高頭發(fā)模型生成效率。為降低頭發(fā)生成的難度,我們采用分塊的思想將一個完整的發(fā)型分成少量不同區(qū)域,每個區(qū)域分別根據(jù)輸入生成網(wǎng)格頭發(fā)。同時,從傳統(tǒng)美術(shù)網(wǎng)格頭發(fā)制作流程中提取系統(tǒng)的框架,即將發(fā)型拆解為內(nèi)外兩層條帶網(wǎng)格。本文使用輪廓模型控制頭發(fā)大型,少量曲線描述頭發(fā)大體走向,借助于少許交互操作,利用基于測地距離的網(wǎng)格分割算法將由輪廓模型平滑得到的內(nèi)層網(wǎng)格均勻劃分生成內(nèi)層條帶網(wǎng)格,并實現(xiàn)了基于圖像細(xì)化的頭發(fā)條帶網(wǎng)格迭代生成算法,可根據(jù)輸入迅速得到符合造型的少穿插外層頭發(fā)條帶網(wǎng)格,從而構(gòu)建完整的發(fā)型模型。為進(jìn)一步提高效果,我們提供風(fēng)格化與后處理操作。此外,附加的頭發(fā)曲線編輯工具可方便用戶快速調(diào)整曲線形態(tài)。... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：66 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖1-1條帶網(wǎng)格發(fā)型示例1

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章緒論2圖1-1條帶網(wǎng)格發(fā)型示例1的藝術(shù)家，也至少需要2天時間。同樣的，雖然XGen等頭發(fā)制作工具已經(jīng)集成一些操作方便用戶造型，但仍需藝術(shù)工作者進(jìn)行多次調(diào)整，方可獲得滿意的效果。此外，由于這些工具主打真實感發(fā)型制作，因此基本只負(fù)責(zé)將樣條線轉(zhuǎn)化為頭發(fā)條帶網(wǎng)格，導(dǎo)致獲得的網(wǎng)格具有較多的面片穿插，影響最終繪制效果的真實感。圖1-2展示了XGen的交互式修飾編輯器中工具界面以及用戶使用工具獲得的部分頭發(fā)曲線造型。圖1-2使用XGen獲得的發(fā)型曲線2針對上述問題，本文學(xué)習(xí)仿真發(fā)型建模的研究思想，結(jié)合實際生產(chǎn)中傳統(tǒng)美術(shù)的流程，提取出新的頭發(fā)生成流程，構(gòu)建藝術(shù)家友好的條帶網(wǎng)格發(fā)型建模系統(tǒng)。1https://www.iamag.co/polygon-to-maya-hair/geo-maya-hair-2-for-autodesk-maya/2https://texturing.xyz/pages/making-a-digital-face-sefki-ibrahim

浙江大學(xué)碩士學(xué)位論文第1章緒論4圖1-3藝術(shù)家友好的條帶網(wǎng)格發(fā)型建模系統(tǒng)流程圖。對頭發(fā)進(jìn)行分塊處理，無劉海散發(fā)不用分塊。對每個頭發(fā)塊，頭發(fā)輪廓模型平滑得到內(nèi)層網(wǎng)格模型，對于需要和頭部直接接觸的頭發(fā)塊，需要引入頭部模型進(jìn)行碰撞檢測。用戶使用頂點顏色指定發(fā)根發(fā)尾頂點，系統(tǒng)將會從外層發(fā)根到發(fā)尾均勻劃分內(nèi)層網(wǎng)格獲得內(nèi)層條帶網(wǎng)格。少量頭發(fā)曲線、頭發(fā)輪廓、內(nèi)層網(wǎng)格作為輸入自動化生成外層頭發(fā)條帶網(wǎng)格。兩層頭發(fā)網(wǎng)格結(jié)合即可獲得完整發(fā)型。距離的網(wǎng)格均勻分割算法，即通過將外層發(fā)根作為源點，獲得網(wǎng)格的距離場，求得等距離線，對其進(jìn)行劃分獲得分割點。該方法適用于常見發(fā)型區(qū)域的分割。外層頭發(fā)條帶網(wǎng)格是由網(wǎng)格在空間上相互疊加構(gòu)成，而內(nèi)層條帶網(wǎng)格則是一層緊靠連續(xù)的網(wǎng)格，所以外層網(wǎng)格的構(gòu)建往往需要藝術(shù)家更加精細(xì)的操作，制作過程也更加繁瑣。在此我們使用內(nèi)層網(wǎng)格、輪廓模型以及少量頭發(fā)曲線作為輸入，學(xué)習(xí)Hu等人[5]的思想，利用遮罩(Mask)圖像作為優(yōu)化完善網(wǎng)格發(fā)型的參考，在此基礎(chǔ)上引入了向量場，提出基于圖像細(xì)化的頭發(fā)條帶網(wǎng)格迭代生成算法，以完全自動化的方式釋放藝術(shù)家的雙手。借助于圖像中軸，新增加的條帶網(wǎng)格可以最大化覆蓋裸露的內(nèi)層網(wǎng)格，運用補洞網(wǎng)格對相關(guān)條帶網(wǎng)格進(jìn)行“縫補”，以最小的代價遮蔽內(nèi)層頭發(fā)，控制整體模型的復(fù)雜度。此過程限定網(wǎng)格在輪廓模型內(nèi)部，


本文編號：3132348