Les artistes qui incarnent des héros et des méchants dans des films d’animation et des jeux vidéo peuvent avoir un plus grand contrôle sur leur animation, grâce à une nouvelle technologie introduite par des chercheurs du Massachusetts Institute of Technology.

Leur méthode génère des fonctions mathématiques appelées coordonnées centrées sur la masse, qui spécifient comment les formes 2D et 3D peuvent se plier, s’étirer et se déplacer dans l’espace. Par exemple, un artiste utilisant son outil peut choisir des fonctions qui adaptent les mouvements de la queue d’un chat en 3D à sa vision du « look » des chats animés.

De nombreuses autres techniques pour résoudre ce problème sont rigides et ne proposent qu’un seul choix de fonctions de coordonnées du centre de masse pour une figure en mouvement donnée. Chaque fonction peut ou non être la meilleure pour une animation particulière. L’artiste doit repartir de zéro avec une nouvelle approche chaque fois qu’il veut essayer un look légèrement différent.

« En tant que chercheurs, nous pouvons parfois nous retrouver coincés dans une boucle consistant à résoudre des problèmes techniques sans consulter les artistes. Ce qui intéresse les artistes, c’est la flexibilité et « l’apparence » de leur produit final. Ils ne se soucient pas des équations aux dérivées partielles que l’algorithme résout. dans les coulisses », explique Anna Dudek, auteur principal de l’article. Recherche sur cette technologie.

Outre ses applications techniques, cette technologie peut être utilisée dans des domaines tels que l’imagerie médicale, l’architecture, la réalité virtuelle et même la vision par ordinateur pour aider les robots à comprendre comment les choses bougent dans le monde réel.

Dodek, étudiant diplômé en génie électrique et informatique (EECS), a rédigé l’article avec Oded Stein, professeur adjoint à l’USC Viterbi School of Engineering ; Vincent Sitzman, professeur adjoint à l’EECS qui dirige le groupe de représentation de scène au Laboratoire d’informatique et d’intelligence artificielle (CSAIL) du MIT ; et l’auteur principal Justin Solomon, professeur agrégé à l’EECS et chef du groupe de traitement des données d’ingénierie CSAIL. La recherche a été récemment présentée dans SIGGRAPH Asie. il a été publié dans Transactions ACM sur les graphiques.

Approche généralisée

Lorsqu’un artiste anime un personnage 2D ou 3D, une technique courante consiste à entourer la forme complexe du personnage avec un ensemble plus simple de points reliés par des segments de ligne ou des triangles, appelé cage. L’animateur fait glisser ces points pour déplacer et déformer le personnage à l’intérieur de la cage. Le principal problème technique est de déterminer comment le personnage se déplacera lors de l’ajustement de la cage ; Ce mouvement est déterminé par la conception d’une fonction de coordonnées particulière centrée sur la masse.

Les méthodes traditionnelles utilisent des équations complexes pour trouver des mouvements extrêmement fluides, tout en évitant les plis qui peuvent se développer dans la forme lorsqu’elle est étirée ou pliée à l’extrême. Mais il existe de nombreux concepts sur la manière de traduire l’idée technique de « douceur » en mathématiques, chacun conduisant à un ensemble différent de fonctions de coordonnées centrales.

Les chercheurs du MIT recherchaient une approche générale qui permettrait aux artistes d’avoir leur mot à dire dans la conception ou dans le choix entre le lissage des énergies pour n’importe quelle forme. L’artiste peut alors prévisualiser la déformation et choisir l’énergie de douceur qui lui convient.

Bien que la conception flexible des coordonnées du centre de masse soit une idée moderne, la construction mathématique de base des coordonnées du centre de masse remonte à plusieurs siècles. Les coordonnées du centre de masse ont été introduites par le mathématicien allemand August Möbius en 1827 et définissent comment chaque coin d’une forme affecte l’intérieur de la forme.

Dans un triangle, forme que Möbius a utilisée dans ses calculs, il est facile de modéliser les coordonnées du centre de masse, mais lorsque la cage n’est pas un triangle, les calculs deviennent compliqués. Générer les coordonnées du centre de masse d’une cage complexe est particulièrement difficile, car pour les formes complexes, chaque coordonnée du centre de masse doit satisfaire un ensemble de contraintes tout en étant aussi lisse que possible.

S’écartant des travaux antérieurs, l’équipe a utilisé un type spécial de réseau neuronal pour modéliser des fonctions de coordonnées inconnues. Un réseau neuronal, vaguement basé sur le cerveau humain, traite les entrées en utilisant de nombreuses couches de nœuds interconnectés.

Alors que les réseaux de neurones sont souvent utilisés dans les applications d’IA qui imitent la pensée humaine, les réseaux de neurones sont utilisés dans ce projet pour une raison mathématique. La structure du réseau de recherche sait comment générer des fonctions de coordonnées centrées qui satisfont exactement à toutes les contraintes. Ils intègrent des contraintes directement dans le réseau, donc lorsqu’ils génèrent des solutions, elles sont toujours valables. Cette construction aide les artistes à concevoir des coordonnées centrales intéressantes sans avoir à se soucier des aspects mathématiques du problème.

« Le plus difficile a été de définir les contraintes », explique Dodek. « Les outils standards ne nous ont pas permis d’y parvenir, nous avons donc dû sortir des sentiers battus. »

Triangles virtuels

Les chercheurs se sont appuyés sur les coordonnées trigonométriques introduites par Möbius il y a près de 200 ans. Ces coordonnées triangulaires sont faciles à calculer et satisfont à toutes les contraintes nécessaires, mais les cages modernes sont plus complexes que les triangles.

Pour combler cette lacune, la méthode des chercheurs superpose une forme avec des triangles virtuels superposés reliant des triplets de points à l’extérieur de la cage.

« Chaque triangle virtuel définit une fonction de coordonnées valide pour le centre de masse », dit-elle. « Nous avons juste besoin d’un moyen de les combiner. »

Voici le rôle du réseau neuronal. Il prédit comment combiner les coordonnées centrales de triangles virtuels pour créer une fonction plus complexe mais fluide.

En utilisant leur méthode, un artiste peut essayer une fonction, regarder l’animation finale, puis ajuster les coordonnées pour créer différents mouvements jusqu’à ce qu’il arrive à une animation qui ressemble à ce qu’il souhaite.

« En pratique, je pense que le plus grand impact est que les réseaux de neurones vous offrent une grande flexibilité que vous n’aviez pas auparavant », explique Dodek.

Les chercheurs ont montré comment leur méthode peut générer des animations plus naturelles que d’autres méthodes, comme la queue d’un chat qui se plie doucement lorsqu’il bouge plutôt que de se replier de manière rigide près des têtes de cage.

À l’avenir, ils souhaitent essayer différentes stratégies pour accélérer le réseau neuronal. Ils souhaitent également intégrer cette méthode dans une interface interactive permettant à l’artiste de parcourir facilement l’animation en temps réel.