基于草图的骨架驱动的2D动画和运动
捕获
潘俊军和张建章
国家计算机动画中心，媒体学院，
英国伯恩茅斯大学
{pjunjun,jzhang}@bournemouth.ac.uk
抽象。我们提出了一种新颖的基于草图的2D动画技术
允许用户有效地制作2D角色动画。它包括
两部分，基于草图的骨架驱动的2D动画制作和2D
动作捕捉。用户输入角色的一个图像并绘制草图
每个后续帧的骨架。系统会改变角色和
自动创建动画。为了进行2D形状变形，引入可变长度针模型将变形分为两个阶段：
骨架驱动变形和关节区域的非线性变形。它
保留当地的几何特征和全球区域。与现有的相比
方法，它降低了计算复杂性并产生合理性
结果。因为我们的技术是骨架驱动的，所以角色的运动可以
通过跟踪关节位置并重新定位到新角色来捕获。这个
有助于重用现有移动中包含的运动特征
图像，使卡通一代容易为艺术家和新手。
关键词：素描，骨架，卡通，2D形状变形，动作捕捉。
1简介
基于草图的动画在计算机领域越来越受欢迎
图形由于其直观性和作为角色的有用工具的重要性
建模和动画。许多论文[1,2,3]已经出版，有几篇
技术已经发展成商业软件，例如[4]。在...的帮助下
基于草图的技术，动画师可以将他们的2D绘图直接转换为3D
楷模。建模者/动画师可以看到，而不是逐步处理细节
并在早期评估快速原型模型，可以进一步完善
与其他3D工具一起满足实际需求。但是，与进步相比
在3D动画中，2D动画并没有从这些优势中获益。
大多数专业卡通工作室仍然手动制作大量动画（关键帧和中间片）[5]，这是一项费时费力的工作
处理。关键帧和中间帧的生成是最多的
2D动画制作中的重要且劳动密集的步骤。为了最好地利用
动画师的时间，关键帧是由熟练的关键帧制作者绘制的，而中间人则是那些经验不足且技巧娴熟的人，被称为“赌博者”。
虽然一些软件工具，例如Animo，Toon Boom [6]，在基于草图的骨架驱动的2D动画和运动捕捉方面有所帮助165
在产生中间框架时，它们通常缺乏“个性”
那些由人类创造的人创造的。软件生成的中间人必须
由动画师调整，以回馈动画的“个性”。在
实践中，许多中间人仍然是手动创建的。
由骨架驱动的3D动画技术和一些最近的动机激发
在2D变形的进展中，例如[7]，在本文中我们提出了一种新技术
提高2D动画制作的自动化程度
牺牲品质。我们的方法由两部分组成，第1部分：2D动画
序列生成和第2部分：动作捕捉和重定目标。第1部分可以使用
独立创建动画序列。如果它与第2部分结合，可以
轻松地重用现有动画序列的“运动”并将其应用于不同的动画序列
字符。我们技术的主要应用是2D动画制作。但
它也适用于用户可以变形2D的交互式图形系统
直接通过移动其骨架来塑造。由于它使用起来非常简单，我们预计会这样做
这种方法不仅对专业卡通制作公司感兴趣，而且也是
新手创建2D移动图形。
关于第1部分最重要的问题是处理复杂的形状
字符变形既逼真又有效。对于给定的角色
方向（例如，侧视图，前视图或后视图），我们首先生成它
骨架通过分析边界曲线的几何形状。与3D角色类似，
骨架充当驱动结构并控制角色的变形。
为了使角色变形，我们引入了所谓的可变长度针模型和
提出一种称为骨架驱动 非线性最小二乘优化的算法。
我们的想法是将2D形状变形分为两个部分。首先是
骨架驱动变形，纯粹由相应的段控制
人物骨架;另一种是非线性最小二乘优化，其中
是计算与骨架相关的关节区域的变形
关节。我们的观察表明在动画期间发生最复杂的变形
围绕一个角色的联合区域。为了计算效率的利益，
骨架驱动变形简单地视为线性变换。只有
通过非线性最小二乘优化解决了关节区域的变形问题。至
确保真实变形，边界特征和局部区域等属性
动画期间保存最大化。全球区域的财产
通过可变长度针模型也可以容易地实现保存。因此
一旦给出第一帧，动画师就可以轻松地创建动画序列
为每个后续关键帧绘制骨架。该系统将产生
自动变形的角色形状，节省动画师绘制整体
帧。
虽然存在大量的视频，卡通和传统的2D运动图像，
很少有有效的方法可以利用这些丰富的资源
二维动画的特殊性和原理[8,9]。的主要目标
第2部分是修补这个明显的差距。因为我们的卡通制作技术是
基于骨架，我们可以自然地从3D借用动作捕捉的想法
用于捕捉2D动画序列的“运动”的动画。在3D动画中，
在动画期间，3D角色的骨架长度通常是不变的。但是，在一个
2D情况下，以壁球和拉伸的形式改变特征长度是最多的166 J. Pan和JJ Zhang之一
强大而富有表现力的动画原理[8]。在本文中，我们将演示
通过我们的方法，我们可以使用2D骨架来表示这些重要的和
表达变革。
将捕获的动作重新定位到不同的角色已经广泛存在
在3D动画中学习，例如[10]。我们提出了基于特征区域的跟踪
计算机视觉中常用的方法，用于提取二维物体的运动
视频或图像序列。我们应用混合优化策略
模板匹配和卡尔曼预测。一旦用户找到了所有关节
在第一帧中的字符区域，系统将跟踪关节的运动
自动在后续帧中。然后捕获的运动信息
重新定位到新2D角色的预定义骨架以生成
变形（动画）。需要注意的是跟踪在计算机中得到很好的研究
愿景和我们的目的不是开发一种新的跟踪方法。新奇是
使用这种技术来捕捉2D运动，到目前为止仍未解决
问题。据我们所知，不存在有效的2D运动捕捉方法
足够用于2D动画制作。
本文有三个主要贡献：
我们提出了一个基于草图的骨架驱动的动画2D动画技术
字符。要生成新的关键帧，用户只需要绘制草图
骨架。
为了处理2D形状变形，我们开发了一种可变长度的针
模型并介绍了骨架驱动 非线性最小二乘优化
算法。与其他方法相比，它更有效，更有能力
通过挤压和拉伸效果产生合理的变形。
我们介绍了一种简单的基于骨架的2D运动捕捉方法
可以从卡通，视频和渲染的运动图像中提取动作
通过跟踪关节的运动来进行序列化。同时使用几何和视觉
功能，它可以防止运动图像中的自我遮挡和特征消失。
本文的其余部分安排如下：相关工作将在下文中讨论
第2节。我们描述了基于草图的骨架驱动的2D动画技术
第3节，我们在第4节描述了动作捕捉方法。第5节给出
实验结果与以往方法的比较。限制
第6节将讨论未来可能的改进。
2相关工作
有关2D角色动画的大量先前工作
[7,11,12,13].在这里，我们只讨论最相关的发展，包括2D
形状变形和动作捕捉。
2D形状变形：最近的2D变形技术是控制点
根据。虽然骨架被纳入一些商业包装，但是
目的主要是帮助构建角色，而不是使角色变形或动画[6]。
Igarashi等。[7]设计了一种“尽可能刚性”的动画系统
用户通过操纵某些控制点来变形2D角色的形状。基于草图的骨架驱动的2D动画和动作捕捉167
为了降低成本，作者提出了一种两步变形算法
将其简化为两个线性最小二乘最小化问题。仅限于此
近似于原始问题，由于其线性，它可能产生难以置信的结果
特征。翁等人。[13]提出了一种基于的二维形状变形算法
非线性最小二乘优化。作者使用了非二次能量
表示这个问题的功能，可以实现更合理的变形
结果。然而，迭代解决方案在计算上更昂贵。Schaefer等。
[14]提出了一种基于线性移动最小的二维形状变形算法
广场。它避免了输入图像三角测量并且执行平滑变形
全球。他们还将这种基于点的变形方法扩展到线段。
然而，正如作者所承认的那样，这种方法使整个图像变形而没有
关于对象的拓扑结构。这种弱点限制了它在2D角色中的使用
动画。王等人。[15]提出了另一种基于2D的变形技术
刚性方匹配的思想。它们使用均匀而不是使用三角形网格
四边形网格作为控制网格。由于获得的变形很大
刚性，它不适合软物体，并且不保留全球区域。
以上所有方法均采用全局优化。这种全球性的一个缺点
优化是所有三角形的形状即使是小的姿势也需要重新计算
变化发生了。这在计算上是昂贵的，并且在许多情况下不是必需的
案例。在我们的实现中，我们将形状变形分为两个部分：
骨架驱动变形和关节区域的非线性变形。前者
可以将其视为线性变换，后者通过非线性最小值求解
正方形优化，但仅适用于本地区域。这种局部优化方案
降低了计算成本，仍然可以实现合理的变形结果。
动作捕捉和重定目标：大多数关于动作捕捉和重定目标的研究
专注于3D动画[10,16]。已经开发出许多有效的算法
使许多应用受益，包括电脑游戏和电影特效。
相比之下，2D动画几乎没有做过。Bregler等。[17]提出了一个
捕获和重新定位卡通人物的非刚性形状变化的方法
使用仿射变换和键形插值的组合。它是
有效地表示定性特征（即在这种情况下的运动）。但它
很难准确。因此，虽然它可以用于卡通重定向，但它
动画师不容易准确地控制运动和变形。在
相比之下，骨架驱动的方法可以让动画师更好地控制
动画期间变形。Hornung等。[18]提出了一种动画制作方法
使用3D动作捕捉数据的2D角色照片。给出一个单一的图像
角色，他们将3D骨架的运动重新定位到角色的2D形状中
图像空间。为了产生逼真的动作，他们使用“尽可能严格”
变形[7]并考虑投影形状扭曲。相比之下，我们的
方法直接从现有图像序列传输2D运动数据。我们
不需要3D运动数据。此外，它不需要用户手动指定
角色的2D和3D姿势之间的对应关系。Sykora等。[19]提出
一种图像配准方法，通过将局部最优块匹配与可能的asrigid作为形状正则化相结合。它可用于动态捕捉2D对象。
然而，限制是它不能处理遮挡或大变形。168 J. Pan和JJ Zhang
2D动画可视为一致的图像序列。我们的方法，
受几种基于视频的方法[20,21,22]的影响，跟踪运动
角色的关节。但是，由于我们的系统需要处理各种各样的问题
具有不同形状和拓扑的字符，基于模型的跟踪方法是
无效的。我们选择更多一般特征：纹理（颜色）和几何
提取角色运动的关节的信息（位置，速度）。
与KLT跟踪器[20]相比，不依赖于良好的特征选择，我们的
算法直接跟踪每个帧的感兴趣的特征区域（关节）。
3基于草图的骨架驱动的2D动画
我们的技术包括五个步骤。我们使用一个流行的卡通人物，mm（图1a），
说明这项技术。
(a) (b) (c) (d) (e)
图1.变形前的初始预处理。（a）原始模板模型，（b）轮廓
检测和离散采样，（c）三角网格和曲线骨架，（d）骨架和
分解，（e）可变长度针模型。
3.1轮廓检测和三角测量
用户首先导入用作原始模板模型的2D角色
可以用BMP / JPEG图像或矢量图形表示。要求是
对象的边界应由闭合多边形表示。对于BMP / JPEG
图片，我们目前手动删除背景。它的轮廓被检测到
行进方格算法[23]，形成一个闭合多边形。分散离散
点允许多边形进行三角剖分。存在许多三角测量算法。
这里我们采用Constrained Delaunay三角剖分算法。抽样
密度可根据用户的意愿调整，以形成更稀疏或更密集的网格，具体取决于
要求。为确保字符形状适当地进行三角测量，我们需要
应扩展模板模型或预先解决肢体阻塞。
这可以通过图像完成来执行[24]。
3.2骨架化和分解
构建骨架的过程称为骨架化。系统首先
使用2D细化算法[25]生成角色的曲线骨架。至
生成动画骨架，用户在曲线骨架上定位关节
或网格顶点。示例字符的曲线骨架如图3c所示。基于草图的骨架驱动的2D动画和动作捕捉169
曲线骨架分支的一些端点（图3c中的红点）可以用作
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Sketch-Based Skeleton-Driven 2D Animation and Motion
Capture
Junjun Pan and Jian J Zhang
National Centre for Computer Animation, Media School,
Bournemouth University, UK
{pjunjun,jzhang}@bournemouth.ac.uk
Abstract. We present a novel sketch-based 2D animation technique, which
allows the user to produce 2D character animations efficiently. It consists of
two parts, sketch-based skeleton-driven 2D animation production and 2D
motion capture. The user inputs one image of the character and sketches the
skeleton for each subsequent frame. The system deforms the character and
creates animations automatically. To perform 2D shape deformation, a variablelength needle model is introduced to divide the deformation into two stages:
skeleton driven deformation and nonlinear deformation in joint areas. It
preserves the local geometric features and global area. Compared with existing
approaches, it reduces the computation complexity and produces plausible
results. Because our technique is skeleton-driven, the motion of character can
be captured by tracking joints position and retargeted to a new character. This
facilitates the reuse of motion characteristics contained in existing moving
images, making the cartoon generation easy for artists and novices alike.
Keywords: sketch, skeleton, cartoon, 2D shape deformation, motion capture.
1 Introduction
Sketch-based animation has gained increasing popularity in the field of computer
graphics due to its intuitiveness and importance as a useful tool for character
modeling and animation. Many papers [1,2,3] have been published and several
techniques have been developed into commercial software, e.g. [4]. With the help of
sketch-based techniques, animators can translate their 2D drawings directly into 3D
models. Instead of handling the detail step by step, the modeler/animator can visualize
and evaluate the fast-prototyped models at an early stage, which can be further refined
with other 3D tools to meet the practical needs. However, compared with the progress
in 3D animation, 2D animation has not benefited as much from these advantages.
Most professional cartoon studios still produce huge amounts of animation (keyframes and in-betweens) manually [5], which is a laborious and time-consuming
process. The generation of key-frames and in-between frames are the two most
important and labor intensive steps in 2D animation production. To best use the
animators time, the key-frames are drawn by skillful key-framers, while the inbetweens by those who are less experienced and skillful, known as the in-betweeners.
Although some software tools, e.g. Animo, Toon Boom [6], have been helpful in Sketch-Based Skeleton-Driven 2D Animation and Motion Capture 165
generating in-between frames, they often lack of lsquo;personalityrsquo; in comparison with
those created by a human in-betweener. The software-generated in-betweens have to
be tweaked by the animator to give back the lsquo;personalityrsquo; to the animation. In
practice, many in-betweens remain created manually.
Motivated by the skeleton-driven 3D animation techniques and some recent
progress in 2D deformations, e.g. [7], in this paper we present a new technique aiming
to improving the degree of automation for the production of 2D animation without
sacrificing the quality. Our method consists of two parts, Part 1: 2D animation
sequence generation and Part 2: motion capture and retargeting. Part 1 can be used
independently to create an animation sequence. If it is combined with Part 2, one can
easily reuse the lsquo;motionrsquo; of an existing animation sequence and apply it to a different
character. The primary application of our technique is 2D animation production. But
it is also applicable to interactive graphical systems where the user can deform a 2D
shape directly by moving its skeleton. Since it is very simple to use, we anticipate that
this method is not only of interest to professional cartoon production houses, but also
to novices for creating 2D moving graphics.
The most important issue concerning Part 1 is to handle the complex shape
deformation of characters both realistically and efficiently. For a character at a given
orientation (for example, side view, front view or back view), we first generate its
skeleton by analyzing the geometry of the boundary curve. Similar to a 3D character,
the skeleton acts as the driving structure and controls the deformation of the character.
To deform a character, we introduce the so called variable-length needle model and
propose an algorithm called skeleton driven nonlinear least squares optimization.
The idea is to divide the 2D shape deformation into two components. The first is
skeleton driven deformation, which is controlled purely by the corresponding segment
of the character skeleton; and the other is nonlinear least squares optimization, which
is to compute the deformation in the joint areas which are associated with the skeletal
joints. Our observation suggests during animation most complex deformation occurs
around the joint areas of a character. For the interest of computational efficiency, the
skeleton driven deformation is treated simply as a linear transformation. Only the
deformation in the joint areas is solved by nonlinear least squares optimization. To
ensure realistic deformation, properties such as boundary features and local area
preservation are maximized during animation. The property of global area
preservation is also easily achieved by the variable-length needle model. Therefor
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资料编号：[1541]
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