数据驱动的模型渐变方法

摘要

本发明公开了一种数据驱动的模型渐变方法，包括：S1：输入具有相同网格拓扑的模型库；S2：通过保持模型局部刚性的方法对S1中的模型库中的模型进行上采样；S3：对上采样后模型库进行聚类得到变形子空间；S4：给定需要进行渐变变形的初始模型S和终点模型T，根据对应关系，在保持局部细节的情况下进行变形得到模型S’和T’；S5：通过求解一个二次整数优化可以得到一个从S’到T’的模型序列M’；S6：通过迁移模型序列上M’内的模型上每个面片的刚体变换并求解一个泊松方程，可以得到一组新的从S到T上的模型序列；S7：通过高斯插值局部刚性能量的方式得到最终的渐变序列。本发明的方法可以生成更加真实自然的模型渐变序列。

主权项

一种数据驱动的模型渐变方法，其特征在于，包括：S1：输入具有相同网格拓扑的模型库；S2：通过保持模型局部刚性的方法对S1中的模型库中的模型进行上采样；S3：对上采样后模型库进行聚类得到变形子空间；S4：给定需要进行渐变变形的初始模型S和终点模型T，在S2中上采样后模型库找到距离初始模型和终点模型最接近的一对模型，根据对应关系，在保持局部细节的情况下进行变形得到模型S’和T’；S5：通过二次整数优化方法得到一个从S’到T’的模型序列M’；S6：通过迁移模型序列上M’内的模型上每个面片的刚体变换并求解一个泊松方程，得到一组新的从S到T上的模型序列；S7：通过高斯插值局部刚性能量的方式得到最终的渐变序列；其中，S5中的二次整数优化方法包括：S51：通过用迪杰斯特拉方法来求解变形子空间序列；S52：通过二次优化方法得到经过的变形子空间中的模型；S53：依次迭代S51和S52直至收敛。