流体計算によらないインタラクティブな流れ模様の生成技法

不依赖于流体计算的交互式流型生成技术

• 批准号: 20K12534
• 负责人: 鶴野 玲治
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Kyushu University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2020
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2020-04-01 至 2024-03-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-20K12534/
• 关键词: コンピュータグラフィックス; 流体; ビジュアルシミュレーション; 流体近似; 流体計算モデル; コンピュータグラフィックス; 流体; ビジュアルシミュレーション; 流体近似; 流体計算モデル

自然界に存在する流体の動きや造形をコンピュータグラフィックスで描きだすにはナビエストークス方程式を解析的に求める物理ベースシミュレーションによる方法が一般的である。しかしこれはユーザーの感性に基づいたコントロールやエディットが困難という問題がある。本研究は必ずしも物理法則に忠実でなくもビジュアルシミュレーションレベルの精度でかつ自然で美しい印象を与える流れ模様を生成しインタラクティブにコントロールを可能にする適切な変数、関数、方程式、解法を探るものである。2020年度より進めてきた本研究は、当初、流体の「幾何学的特徴」をもとにナビエストークス方程式を幾何学的に解く方法で、計算効率向上と幾何学構造の再現と表現力の向上をさぐってきた。2021年度後半から2022年度にかけて応用として人間の毛髪の流れ模様に発展させた。流れの特徴を認めやすい長髪を対象とし、入力情報は2次元画像をもとにしたイメージベースとしている。インタラクティブなユーザーコントロールを想定し、自然な流れだけでなく、三編み構造をもった髪束モデルを実現した。純粋に髪の毛の特性をもとに流れの形を得ることに成功した。2022年度後半から水や風のような自然の流体に回帰し、解析的な方法から機械学習の考え方を取り入れるに至っている。研究の対象を当初の計算平面に戻し2次元閉領域での複雑な乱流を機械学習し、詳細度可変なさまざまな墨流しバターンの生成を行っており、新たな結果が出始めている。

为了使用计算机图形绘制自然界中存在的流体的运动和形状，一种常见的方法是使用基于物理的模拟来分析获取Naviestokes方程。但是，这是一个问题，即难以根据用户的敏感性来控制和编辑。这项研究不一定忠于物理定律，而是探索适当的变量，功能，方程式和解决方案，这些变量，函数，方程式和解决方案产生流动模式，以视觉模拟级别的准确性给予自然和美丽的印象，从而实现交互式控制。这项自2020年以来就进行的研究最初探讨了通过基于流体的“几何特征”的几何求解方法来提高计算效率，几何结构的再现和表达能力。从2021年的下半年到2022年，该应用已发展为人类头发的流动模式。该目标是用于可能识别流量特征的长发，并且输入信息基于基于图像的图像基于二维图像。考虑到Interactive用户控制，我们已经意识到了一种头发模型模型，该模型不仅具有自然流动，而且具有三架结构。我们成功地基于头发的特征获得了流动形状。从2022年下半年开始，该公司已恢复为水和风，并开始将分析方法纳入机器学习概念。研究对象返回到原始的计算平面，机器学习用于在二维封闭区域中产生复杂的湍流，并且各种具有可变细节的墨水流量巴a体，并且新的结果开始出现。