基于物理的三维模型形变模拟动画高效生成方法研究

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项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    61572436
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    65.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    F0209.计算机图形学与虚拟现实
  • 结题年份:
    2019
  • 批准年份:
    2015
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2016-01-01 至2019-12-31

项目摘要

Deformation simulation of 3d animation is one of the important research topics in Computer Graphics and Virtual Reality. It has widely application in some areas, including movie industry, digital and virtual medicine education, etc. For meeting application, this project will explore efficient method for deformation simulation and its animation generation of 3d models. The research is in the context of physically based methods, and will use and expand the methods and techniques in computer graphics, computer vision and computational mechanics. The research in this project mainly includes three parts. First, for the expensive calculation and low efficiency of large deformation currently, this project will focus on proposing a reduction method based on an online updating modal. Secondly, the project will researching the animation generation method on the example based deformation simulation, including the example driven deformation simulation and simulation animation controlled by some deformation example key frames. Finally, the efficient simulation will be explored for cutting and fracturing of the complex deformable models, while the key issues including the calculation methods of topology changing and the control technique of fracture surface will be researched. . The realization of the research goal can rich the theory and method of computer animation technology, virtual reality technology and other areas. The research results of the projects can promote technological progress of related industries on the application of computer animation , and provide support for a wide range of applications in our country.
三维模型形变模拟动画是计算机图形学、虚拟现实等研究的重要和热点领域之一。本项目面向当前影视制作、数字娱乐及虚拟医学教育等应用需求,探索三维模型形变模拟动画生成的高效方法。项目在基于物理方法的范畴内展开,综合计算机图形学、计算机视觉及计算力学等领域的方法和技术,针对当前复杂模型形变模拟计算量大、模拟效率低等不足,重点研究模拟过程中大规模非线性计算的在线更新模态降维方法;研究基于样本的模型形变模拟动画快速生成方法;探索三维模型形变过程中,模型几何拓扑发生改变,即切割和断裂过程的高效模拟方法,研究其中不连续的计算和处理、断裂面控制等核心问题,为相关应用问题提供合理高效的解决方案。项目的方法突破理论上能够丰富和发展算机图形学、虚拟现实等领域的方法和技术,应用上可以推动相关产业的技术进步,为计算机动画在国内的广泛应用提供有力支持。

结项摘要

项目研究围绕基于物理的三维模型形变模拟动画的高效生成方法展开,项目立项四年来,项目组针对三维模型大形变的快速模拟方法、三维模型虚拟场景的生成与控制以及三维模型形变动画的相关问题三个大的方面进行了深入研究,在项目执行过程中,跟踪项目领域的世界前沿研究,运用或借鉴了物质点法、近场动力学以及有限元等方法,对典型材质模型的大变形快速模拟进行了深入的探索;对三维模型的变形动画的控制方法进行了深入的研究;对三维虚拟室内场景的基于规则和基于学习的生成问题给出了解决方案;对三维模型形变动画的相关问题以及虚拟现实、计算机图形学的相关问题进行了研究,包括角色动画的智能分类、视频的智能处理以及虚拟现实中有关实际问题等给出了解决方案或改进方案。至今为止,在SCI期刊上发表论文4篇,领域内重要国际会议论文2篇并进行会议论文报告,项目授权国家发明专利3项,另有已申请并公开发明专利2项,预期结题3年内项目成果可以发表SCI论文4-5篇,中文一级期刊论文1-2篇。项目培养研究生4名,项目人员参加领域内国际国内重要学术会议12人次,项目执行期间,项目组2人作为参与人获得教育部、浙江省科技进步二等奖奖项,项目形成稳定的方向团队。总体而言,项目完成了研究计划,实现了预期目标。

项目成果

期刊论文数量(4)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(5)
Compressed dynamic mesh sequence for progressive streaming
用于渐进式流式传输的压缩动态网格序列
  • DOI:
    10.1002/cav.1847
  • 发表时间:
    2018-07
  • 期刊:
    Computer Animation and Virtual Worlds
  • 影响因子:
    1.1
  • 作者:
    Bailin Yang;Zhaoyi Jiang;Jiantao Shangguan;Frederick W B Li;Chao Song;Yibo Guo;Mingliang Xu
  • 通讯作者:
    Mingliang Xu
Multi-cue combination network for actionbased video classification
用于基于动作的视频分类的多线索组合网络
  • DOI:
    10.1049/iet-cvi.2018.5492
  • 发表时间:
    2019
  • 期刊:
    IET Computer Vision
  • 影响因子:
    1.7
  • 作者:
    Yan Tian;Yifan Cao;Jiachen Wu;Wei Hu;Chao Song;Tao Yang
  • 通讯作者:
    Tao Yang
Traffic flow prediction using LSTM with feature enhancement
使用具有特征增强功能的 LSTM 进行交通流预测
  • DOI:
    10.1016/j.neucom.2018.12.016
  • 发表时间:
    2019-03-07
  • 期刊:
    NEUROCOMPUTING
  • 影响因子:
    6
  • 作者:
    Yang, Bailin;Sun, Shulin;Tian, Yan
  • 通讯作者:
    Tian, Yan

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其他文献

黄土塬区浅层地下水化学特征及其碳循环意义
  • DOI:
    10.13476/j.cnki.nsbdqk.2017.05.019
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    南水北调与水利科技
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    宋超;王攀;韩贵琳;石迎春
  • 通讯作者:
    石迎春
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  • 期刊:
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  • 通讯作者:
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DMD 光学相位共轭系统的关键参数敏感性研究
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  • 发表时间:
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  • 作者:
    宋超;汪待发
  • 通讯作者:
    汪待发

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

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          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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