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Vereinfacht die Erstellung von 3D-Cartoon-Charakteren

Ein neues Datenset und Modell erleichtern die Erstellung von verschiedenen 3D-Cartoon-Charakteren.

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Inhaltsverzeichnis

Das Erstellen von 3D-Cartoon-Charakteren wird in der Unterhaltungsindustrie, in Spielen und virtuellen Umgebungen immer wichtiger. Allerdings kann es herausfordernd und zeitaufwendig sein, diese Charaktere zu erstellen, selbst für erfahrene Künstler. Es besteht Bedarf an effizienteren Methoden zur Erstellung hochwertiger 3D-Charaktere. Dieser Artikel stellt einen neuen Datensatz und ein Modell vor, die dabei helfen sollen, diesen Prozess zu vereinfachen.

3DBiCar: Ein neuer Datensatz

Wir stellen einen Datensatz namens 3DBiCar vor, der die erste grossangelegte Sammlung von 3D-bipedalen Cartoon-Charakteren ist. Dieser Datensatz enthält 1.500 einzigartige 3D-Modelle in verschiedenen Stilen und Merkmalen. Jedes Modell wurde sorgfältig von talentierten Künstlern erstellt. Die im Datensatz dargestellten Charaktere umfassen 15 verschiedene Spezies und bieten eine Vielzahl visueller Stile.

Merkmale von 3DBiCar

  1. Vielfalt: Der Datensatz umfasst verschiedene Arten von 3D-Cartoon-Charakteren, die verschiedene Identitäten und Erscheinungsbilder zeigen.

  2. Reichtum: Jedes Modell hat nicht nur eine detaillierte Form, sondern enthält auch eine Texturkarte, die mit Referenzbildern übereinstimmt. Das bedeutet, dass die 3D-Modelle so entworfen sind, dass sie grossartig aussehen und perfekt zu ihrem Erscheinungsbild passen.

  3. Topologische Konsistenz: Jedes 3D-Modell wird mit einer konsistenten Struktur erstellt. Diese Konsistenz erleichtert die Erstellung eines parametrischen Modells, das die Form ändern kann, während es seine Grundform beibehält.

RaBit: Ein neues parametrisches Modell

Zusammen mit dem 3DBiCar-Datensatz präsentieren wir RaBit, ein parametrisches Modell, das hilft, 3D-Cartoon-Charaktere zu generieren. Dieses Modell kann Charaktere mit unterschiedlichen Formen, Posen und Farben erstellen. Es kombiniert zwei Hauptkomponenten: ein lineares Blend-Shape-Modell für grundlegende Formen und einen neuronalen Texturgenerator für die Anwendung detaillierter Texturen.

Wie RaBit funktioniert

RaBit zerlegt die Merkmale jedes Charakters in drei Hauptteile:

  1. Formparameter: Dieser Teil definiert die Grundform des Charakters.

  2. Poseparameter: Dieser Teil definiert, wie der Charakter positioniert oder posiert ist.

  3. Texturparameter: Dieser Teil fügt Details zum Aussehen des Charakters hinzu.

Durch die Trennung dieser Komponenten ermöglicht RaBit Flexibilität und Einfachheit beim Erstellen verschiedener Charaktere, ohne von Grund auf neu anfangen zu müssen.

Anwendungen von 3DBiCar und RaBit

Die Kombination aus dem 3DBiCar-Datensatz und dem RaBit-Modell kann auf verschiedene Weise genutzt werden:

Einzelfotorekonstruktion

Eine der wichtigsten Anwendungen ist die Einzelfotorekonstruktion. Dieser Prozess besteht darin, ein 3D-Modell eines Charakters aus nur einem Bild zu erstellen. Mithilfe einer Methode namens BiCarNet können wir ein einzelnes Cartoon-Bild nehmen und einen 3D-Charakter erzeugen, der dem Originalbild treu bleibt.

Bei Tests haben wir festgestellt, dass die Modelle die allgemeine Form gut nachbilden konnten, es aber Probleme mit detaillierten Bereichen wie Nase und Ohren gab. Um dieses Problem zu lösen, haben wir eine Methode implementiert, die sich auf wichtige Teile des Charakters konzentriert, um sicherzustellen, dass feinere Details erfasst werden.

Skizzengestütztes Modellieren

Eine weitere spannende Anwendung ist das skizzengestützte Modellieren. Damit können Nutzer, selbst wenn sie wenig künstlerisches Talent haben, eine einfache Skizze eines Cartoon-Charakters zeichnen und diese in ein 3D-Modell verwandeln lassen. Durch die Nutzung des 3DBiCar-Datensatzes und des RaBit-Modells kann jeder angepasste Charaktere erstellen, ohne umfangreiche Schulungen oder Werkzeuge zu benötigen.

3D-Charakteranimation

Unsere Werkzeuge helfen auch bei der Animation von Charakteren. Durch die Verwendung von Abfolgen von Videobildern können wir Bewegungen von realen Figuren auf unsere 3D-Cartoon-Charaktere übertragen. Das macht es einfach, Animationen zu erstellen, die lebendig und ansprechend sind.

Verwandte Arbeiten

Viele frühere Anstrengungen konzentrierten sich darauf, reale menschliche Charaktere zu digitalisieren. Allerdings haben die meisten dieser Anstrengungen die spezifischen Bedürfnisse von animierten Cartoon-Charakteren nicht angepackt. Während es Datensätze von realen menschlichen Körpern und Gesichtern gibt, fehlte ein grosser Datensatz, der dem einzigartigen Stil der Cartoon-Charaktere gewidmet ist, den wir mit 3DBiCar vorstellen.

Die Herausforderung bei der Erstellung von 3D-Charakteren

Die Erstellung hochwertiger 3D-Charaktere ist oft arbeitsintensiv und erfordert viel Geschick. Die Fortschritte in der Technologie haben einige Aspekte erleichtert, aber es bleibt eine Lücke, wenn es um Cartoon-Charaktere geht. Frühere Modelle konzentrierten sich hauptsächlich auf realistische menschliche Charaktere und übersahen die Nachfrage nach der Modellierung animierter Charaktere.

Die einzigartigen Stile und Merkmale von Cartoon-Charakteren stellen unterschiedliche Herausforderungen dar. Zum Beispiel passen die übertriebenen Formen und leuchtenden Farben der Cartoon-Designs nicht gut zu den Rahmen, die für realistische Menschen aufgestellt wurden. Hier schliessen 3DBiCar und RaBit eine bedeutende Lücke und ermöglichen einen Fokus auf Cartoon-Charaktere speziell.

Erstellung von 3DBiCar

Die Erstellung des 3DBiCar-Datensatzes umfasste mehrere Schritte:

  1. Bildsammlung: Künstler sammelten Bilder von verschiedenen Cartoon-Charakteren aus verschiedenen Quellen. Diese Bilder wurden nach Stil und Identität abgeglichen, um Vielfalt zu gewährleisten.

  2. Modellierung: Erfahrene Künstler verwandelten die gesammelten Bilder in 3D-Modelle. Jedes Modell wurde so entworfen, dass es seinem ursprünglichen Bild möglichst nah kam.

  3. Qualitätskontrolle: Ein Prüfungskomitee stellte sicher, dass jedes Modell auf Genauigkeit und Konsistenz überprüft wurde, um sicherzustellen, dass alle Modelle im Datensatz erstklassig waren.

  4. Vielfältige Repräsentation: Der Datensatz wurde so gestaltet, dass er verschiedene Spezies und Stile umfasst, was ihn vielseitig für verschiedene Anwendungen macht.

Erstellung von RaBit

Das RaBit-Modell wurde auf der Grundlage des 3DBiCar-Datensatzes erstellt.

  1. Formmodellierung: Um die Grundformen zu erstellen, haben wir strukturierte Modellierungstechniken verwendet, die eine Einheitlichkeit der Modelle gewährleisten.

  2. Posebehandlung: Das Modell verwendet ein konsistentes Skelett, um verschiedene Posen zu ermöglichen, ohne die einzigartigen Merkmale des Charakters erheblich zu verändern.

  3. Texturanwendung: Wir haben fortschrittliche Techniken verwendet, um die Texturen genau auf die Modelle anzuwenden und sicherzustellen, dass die Charaktere lebendig und ansprechend aussehen.

Experimentierung und Ergebnisse

Nach der Entwicklung des Datensatzes und des Modells haben wir verschiedene Experimente durchgeführt, um deren Effektivität zu testen.

Formrekonstruktion

Für die Formrekonstruktion haben wir BiCarNet mit anderen bestehenden Methoden verglichen. Unser BiCarNet zeigte vielversprechende Ergebnisse und erreichte eine höhere Genauigkeit bei der Rekonstruktion der detaillierten Struktur von Charakteren im Vergleich zu anderen Techniken. Dies deutet darauf hin, dass unser Modell die visuellen Merkmale aus einfachen Bildern effektiv interpretieren kann.

Texturinferenz

Bei den Tests zur Texturanwendung stellten wir fest, dass unser RaBit-Modell lebendigere und klarere Texturen erzeugte als ältere Methoden. Dies zeigte die Stärke der Integration neuronaler Netzwerke in die Texturerzeugung, was zusätzlichen Tiefen und Details hinzufügte, die grundlegende Modelle oft vermissen.

Skizzenbasierte Ergebnisse

In der Anwendung des skizzengestützten Modellierens haben Benutzer Skizzen bereitgestellt, die in 3D-Modelle verwandelt wurden. Das Feedback zeigte, dass selbst ungeschulte Künstler mühelos ansprechende Charaktere generieren konnten, was die benutzerfreundliche Natur unseres Systems verdeutlichte.

Zukünftige Richtungen

Obwohl wir bedeutende Fortschritte bei der Erstellung von 3D-Cartoon-Charakteren gemacht haben, gibt es immer Raum für Verbesserungen:

  1. Erweiterung des Datensatzes: Wir planen, den 3DBiCar-Datensatz zu erweitern, indem wir weitere Charaktere und Stile hinzufügen, um ihn zu einer noch reichhaltigeren Ressource zu machen.

  2. Verbesserte Animationsfähigkeiten: Zukünftige Arbeiten werden darauf abzielen, Funktionen wie Gesichtsanimationen und komplexere Bewegungen bei den Charakteren zu integrieren.

  3. Benutzertools: Wir wollen mehr Werkzeuge entwickeln, die es den Benutzern noch einfacher machen, ihre Charaktere zu erstellen, zu animieren und anzupassen.

Fazit

Die Fähigkeit, hochwertige 3D-Cartoon-Charaktere effizient zu erstellen, ist wichtig, da die Nachfrage nach ansprechendem digitalen Inhalt weiter wächst. Mit der Einführung des 3DBiCar-Datensatzes und des RaBit-Modells wollen wir den Prozess der Charaktererstellung vereinfachen. Durch die Bereitstellung vielfältiger und reichhaltiger Ressourcen hoffen wir, Künstler, Entwickler und Hobbyisten dazu zu inspirieren, sich mit der Kunst der 3D-Charaktererstellung zu beschäftigen.

Mit unserer Arbeit freuen wir uns darauf zu sehen, wie die kreative Community diese Ressourcen nutzt, um noch einzigartigere Charaktere zum Leben zu erwecken.

Originalquelle

Titel: RaBit: Parametric Modeling of 3D Biped Cartoon Characters with a Topological-consistent Dataset

Zusammenfassung: Assisting people in efficiently producing visually plausible 3D characters has always been a fundamental research topic in computer vision and computer graphics. Recent learning-based approaches have achieved unprecedented accuracy and efficiency in the area of 3D real human digitization. However, none of the prior works focus on modeling 3D biped cartoon characters, which are also in great demand in gaming and filming. In this paper, we introduce 3DBiCar, the first large-scale dataset of 3D biped cartoon characters, and RaBit, the corresponding parametric model. Our dataset contains 1,500 topologically consistent high-quality 3D textured models which are manually crafted by professional artists. Built upon the data, RaBit is thus designed with a SMPL-like linear blend shape model and a StyleGAN-based neural UV-texture generator, simultaneously expressing the shape, pose, and texture. To demonstrate the practicality of 3DBiCar and RaBit, various applications are conducted, including single-view reconstruction, sketch-based modeling, and 3D cartoon animation. For the single-view reconstruction setting, we find a straightforward global mapping from input images to the output UV-based texture maps tends to lose detailed appearances of some local parts (e.g., nose, ears). Thus, a part-sensitive texture reasoner is adopted to make all important local areas perceived. Experiments further demonstrate the effectiveness of our method both qualitatively and quantitatively. 3DBiCar and RaBit are available at gaplab.cuhk.edu.cn/projects/RaBit.

Autoren: Zhongjin Luo, Shengcai Cai, Jinguo Dong, Ruibo Ming, Liangdong Qiu, Xiaohang Zhan, Xiaoguang Han

Letzte Aktualisierung: 2023-03-24 00:00:00

Sprache: English

Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2303.12564

Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2303.12564

Lizenz: https://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/

Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.

Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.

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