3D动漫造型进化计算模式
12页1、3D动漫造型进化计算模式 1动漫产业被视为21世纪创意经济中最有希望的朝阳产业,其中3D动漫是动漫产业的发展方向.3D动漫造型作为3D动漫的核心元素,需要具有足够的创意才能吸引大众的眼球,然而设计师往往受到现有造型和设计观念的影响而很难设计出具有足够创意的造型.因此,如何自动生成新颖奇特的3D动漫造型,辅助设计人员完成造型设计,实现3D动漫制作的自动化和智能化,是一个亟待解决的问题. 目前,3D动漫造型的生成通常利用3D建模软件Maya,3DMax等直接绘制,这种方法获得的3D动漫造型美观、精确,但是速度较慢、成本较高,无法自动生成大量的富有创意的动漫造型.近年来,利用进化计算方法进行产品设计、建筑设计等得到了广泛的关注,并取得了大量的研究成果1-6.悉尼大学的JohnGero教授进行了利用遗传算法生成建筑平面图的研究1,展示了如何通过对著名建筑风格的学习进化生成新的建筑物.剑桥大学的制造研究所副研究员AlexandraMelikeBrintrup进行了如何根据定义的评价标准和使用者的身材进化生成各种椅子造型的研究2.潘云鹤院士及其博士生在创新过程、创新原理的描述和计算模型方面做了很多
2、探索性工作3,由潘云鹤院士负责的支持产品创新设计的计算机辅助技术与系统项目,成功开发了支持产品创新设计的7个计算机辅助软件平台.山东师范大学与香港理工大学在支持创新设计的多Agent协同设计环境方面展开了一系列的研究,做了很多有意义的探索,开发的原型系统通过利用遗传算法及机器学习技术,可以生成形态各异的手机、台灯及建筑外观等造型4,5.从国内外的研究现状来看,基于进化计算的3D制作已经成为当前研究的热点问题,但是利用进化计算方法制作3D动漫造型的研究还较少. 因此,本文提出一种支持协同设计的3D动漫造型进化计算方法,该方法利用HSF协同技术和C/S模式,以较低的成本、较高的工作效率有效地利用专家知识,实现协同设计;同时利用ACIS规则,通过选择、交叉、变异和精英保留操作产生新的创意新颖的3D动漫造型.实验结果表明,本文提出的方法可以有效地实现3D动漫造型的自动进化,并且可以有效地支持多专家协同设计. 2基于HSF协同和ACIS规则的交互式遗传算法HAIGAHAIGA在已有3D动漫造型的基础上,借助专家知识,利用遗传算法实现动漫造型的自动进化,一方面保持了原始初始化种群:采用三种方式生成
3、可以使3D动漫造型变形的ACIS规则表达式.一种是随机生成与种群数等量的ACIS规则表达式;另一种是从数据库中提取出与种群数等量的高质量造型对应的ACIS规则表达式;第三种是随机生成一半,从数据库中提取一半. 专家评分:以处理图像能力强大的图形工作站作为服务器,以一般PC机作为客户端,通过HSF协同将服务器端进化生成的3D动漫造型实时传输到客户端并显示在屏幕上,专家们各自进行评分并提交评分结果,客户端及时将结果反馈给服务器. 适应度值计算:根据各专家的评分及其权威度,计算出加权平均满意度和共识度,然后按比例求和得到适应度值. 新种群产生:根据适应度值,对种群中3D动漫造型对应的ACIS规则表达式执行选择、交叉和变异操作产生新的规则表达式,进而产生新的种群.精英保留:新一代与上一代种群加和后,保留适应度值排在前30%的优良个体. 2.2HSF协同与ACIS规则 2.2.1HSF协同 HOOPS/Stream是平台和GUI均独立的C+类的集合,它能够使应用程序通过各种网络有效地传输高度压缩的文件,这个功能使它成为开发工程软件、CAD/CAM/CAE、数字模仿、仿真、可流动的3D造型应用和科
4、学可视化应用的理想组件.它也允许开发者创建仅有的真正开放的可视化标准(HSF),这对于工程和网络用途都是最优的. HSF格式是为数不多的支持2D和3D数据的流格式类型中的一种.HSF被紧密地集成到HOOPS/3dAF和造型工具中,HSF文件被创建时就被压缩、安排好并且随时准备流动这就减少了对3D模型数据耗时的预处理操作.数据被创建时就可以流动,这对于基于C/S模式的应用和通过Web传递是非常重要的.由于其数据是高度压缩的,因此可以大大缩短传输时间,从而实现大模型的实时显示. 传统的造型设计主要依赖于一位设计专家的主观感觉,但因个人能力有限,设计专家往往只是趋于做出局部最优选择;如果由多专家参与评价,在一般的3D设计环境下,专家们只能依次在同一台图形工作站上对同一个造型进行评分,这样既浪费时间又大大降低了工作效率;而若多专家各自拥有一台图形工作站通过传参协同进化、渲染出造型后再评分,则会大大提高设计成本. 鉴于以上不足,本文采用HSF协同技术作为多专家同步参与3D动漫造型进化设计的环境支持,以图像处理能力强大的图形工作站作为服务器,以一般的PC机作为客户端. HAIGA通过HSF协同将服
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