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计算机科学 > 图形学

arXiv:2501.16550v2 (cs)
[提交于 2025年1月27日 (v1) ,最后修订 2025年3月26日 (此版本, v2)]

标题: PhysAnimator:基于物理的生成式卡通动画

标题: PhysAnimator: Physics-Guided Generative Cartoon Animation

Authors:Tianyi Xie, Yiwei Zhao, Ying Jiang, Chenfanfu Jiang
摘要: 从静态动漫插图中创建手绘动画序列是耗时且需要专业技能的。我们引入了PhysAnimator,这是一种新颖的方法,可以从静态动漫插图生成物理上合理同时具有动漫风格的动画。我们的方法将基于物理的模拟与数据驱动的生成模型无缝集成,以生成动态且视觉吸引人的动画。为了捕捉动漫中流体和夸张的特点,我们在提取的网格几何体上进行图像空间可变形体模拟。我们通过引入可定制的能量线条并结合骨骼点支持来增强艺术控制,从而实现风交互等定制动画效果的创建。最后,我们从模拟序列中提取和扭曲草图,生成与纹理无关的表示,并使用草图引导的视频扩散模型合成高质量的动画帧。生成的动画表现出时间一致性和视觉合理性,证明了我们的方法在创建动态动漫风格动画方面的有效性。查看更多演示请访问我们的项目页面:https://xpandora.github.io/PhysAnimator/
摘要: Creating hand-drawn animation sequences is labor-intensive and demands professional expertise. We introduce PhysAnimator, a novel approach for generating physically plausible meanwhile anime-stylized animation from static anime illustrations. Our method seamlessly integrates physics-based simulations with data-driven generative models to produce dynamic and visually compelling animations. To capture the fluidity and exaggeration characteristic of anime, we perform image-space deformable body simulations on extracted mesh geometries. We enhance artistic control by introducing customizable energy strokes and incorporating rigging point support, enabling the creation of tailored animation effects such as wind interactions. Finally, we extract and warp sketches from the simulation sequence, generating a texture-agnostic representation, and employ a sketch-guided video diffusion model to synthesize high-quality animation frames. The resulting animations exhibit temporal consistency and visual plausibility, demonstrating the effectiveness of our method in creating dynamic anime-style animations. See our project page for more demos: https://xpandora.github.io/PhysAnimator/
评论: 被CVPR 2025接受
主题: 图形学 (cs.GR) ; 计算机视觉与模式识别 (cs.CV)
引用方式: arXiv:2501.16550 [cs.GR]
  (或者 arXiv:2501.16550v2 [cs.GR] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.16550
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Tianyi Xie [查看电子邮件]
[v1] 星期一, 2025 年 1 月 27 日 22:48:36 UTC (43,907 KB)
[v2] 星期三, 2025 年 3 月 26 日 17:59:18 UTC (33,502 KB)
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