Learning 3D Garment Animation from Trajectories of A Piece of Cloth
作者: Yidi Shao, Chen Change Loy, Bo Dai
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2025-01-02
备注: Accepted by NeurIPS2024, 16 pages
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出EUNet，从单块布料轨迹学习3D服装动画，提升泛化性和物理真实性。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 服装动画 本构模型 能量单元网络 解耦学习 物理模拟
📋 核心要点
- 现有服装动画方法依赖大量服装数据，成本高昂且泛化性受限，难以适应新场景。
- 提出解耦方案，先从单块布料学习本构行为，再约束服装动画，降低数据依赖并提升泛化能力。
- EUNet能有效传递变形能量梯度，约束后的模型相比服装级别监督训练，动画效果更稳定、物理合理。
📝 摘要（中文）
服装动画在虚拟现实、游戏和电影制作等领域应用广泛。近年来，基于学习的方法在各种场景下动画服装方面取得了显著进展。然而，为了模仿观察到的服装变形，数据驱动方法需要大规模的服装数据，这既耗费资源又耗时。此外，强迫模型匹配观察到的服装动画的动力学可能会阻碍其泛化到未见情况的潜力。本文采用一种解耦方案来学习如何动画观察到的服装，而不是使用服装级别的监督学习：1）从观察到的布料中学习本构行为；2）在学习到的本构定律的约束下，动态地动画各种服装。具体来说，我们提出了能量单元网络（EUNet）来以能量的形式建模本构关系。在没有来自分析物理模型和可微模拟引擎的先验知识的情况下，EUNet能够直接从观察到的布料中捕获本构行为，并统一描述由变形引起的能量变化，例如拉伸和弯曲。我们进一步应用预训练的EUNet，基于能量优化来动画各种服装。解耦方案减轻了对服装数据的需求，并使我们能够利用一块布料的动力学来动画服装。实验表明，EUNet有效地传递了由于变形引起的能量梯度，与以服装级别监督方式训练的模型相比，受EUNet约束的模型实现了更稳定和物理上更合理的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有服装动画方法需要大量特定服装的数据进行训练，这使得它们在资源上非常昂贵，并且难以泛化到新的服装类型或场景。此外，直接学习服装的动态特性可能会导致模型过度拟合训练数据，从而限制了其泛化能力。
核心思路：本文的核心思路是将服装动画的学习过程解耦为两个阶段：首先，从单块布料的运动轨迹中学习布料的本构行为（即材料的物理属性）；然后，利用学习到的本构行为来约束各种服装的动画过程。这种解耦的方法可以减少对大量服装数据的依赖，并提高模型的泛化能力。
技术框架：该方法主要包含两个阶段：1) 使用能量单元网络（EUNet）从单块布料的运动轨迹中学习本构行为。EUNet直接从观察到的布料中捕获本构行为，并统一描述由变形引起的能量变化，例如拉伸和弯曲。2) 使用预训练的EUNet来约束各种服装的动画过程。通过能量优化，可以生成符合物理规律的服装动画。
关键创新：该方法最重要的技术创新点是提出了能量单元网络（EUNet），它能够直接从单块布料的运动轨迹中学习本构行为，而无需依赖分析物理模型或可微模拟引擎。与传统的基于物理的模拟方法相比，EUNet可以更好地捕捉复杂材料的非线性行为。与基于监督学习的方法相比，EUNet可以减少对大量服装数据的依赖，并提高模型的泛化能力。
关键设计：EUNet的网络结构未知，论文中没有明确说明。损失函数的设计目标是使EUNet能够准确地预测由变形引起的能量变化。能量优化过程的具体实现细节未知，论文中没有详细说明。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，EUNet能够有效地传递由于变形引起的能量梯度。与以服装级别监督方式训练的模型相比，受EUNet约束的模型实现了更稳定和物理上更合理的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，论文中没有给出详细的量化结果。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、游戏、电影制作等领域，为虚拟角色的服装动画提供更高效、更逼真的解决方案。通过降低对大量服装数据的依赖，该方法有望加速服装动画的制作流程，并降低制作成本。此外，该方法还可以用于服装设计和虚拟试穿等应用，为用户提供更个性化的体验。
📄 摘要（原文）
Garment animation is ubiquitous in various applications, such as virtual reality, gaming, and film producing. Recently, learning-based approaches obtain compelling performance in animating diverse garments under versatile scenarios. Nevertheless, to mimic the deformations of the observed garments, data-driven methods require large scale of garment data, which are both resource-wise expensive and time-consuming. In addition, forcing models to match the dynamics of observed garment animation may hinder the potentials to generalize to unseen cases. In this paper, instead of using garment-wise supervised-learning we adopt a disentangled scheme to learn how to animate observed garments: 1). learning constitutive behaviors from the observed cloth; 2). dynamically animate various garments constrained by the learned constitutive laws. Specifically, we propose Energy Unit network (EUNet) to model the constitutive relations in the format of energy. Without the priors from analytical physics models and differentiable simulation engines, EUNet is able to directly capture the constitutive behaviors from the observed piece of cloth and uniformly describes the change of energy caused by deformations, such as stretching and bending. We further apply the pre-trained EUNet to animate various garments based on energy optimizations. The disentangled scheme alleviates the need of garment data and enables us to utilize the dynamics of a piece of cloth for animating garments. Experiments show that while EUNet effectively delivers the energy gradients due to the deformations, models constrained by EUNet achieve more stable and physically plausible performance comparing with those trained in garment-wise supervised manner. Code is available at https://github.com/ftbabi/EUNet_NeurIPS2024.git .