Virtuelle Charaktere Anwendung Rechnernetze Jana Hornberger

Transkript

1 Virtuelle Charaktere Anwendung Rechnernetze Jana Hornberger 1 Einleitung 1.1 Der Begriff Avatar Der Begriff Avatar leitet sich von avatara (der Herabsteigende) ab, was im Hinduismus ein Gott bezeichnet, der in physischer Form auf der Erde erscheint. In der virtuellen Welt bedeutet Avatar eine künstliche Person oder ein graphischer Stellvertreter. 1.2 Anwendung von Avataren Assistenten Als Ersatz von menschlicher Assistenz z.b. übersetzt Tessa Sprache in Gebärdensprache ( Software Guides Weiterentwicklung der Hilfefunktion z.b. Microsoft Office Hilfe Avatar als Tutor Für einprägsamere Darstellung von Lehrinhalten in Tutoringsystemen

2 Chatbots Als Gesicht von Firmen, Institutionen oder Organisationen Zur Präsentation von Informationen z.b. Findulin ( Computerspiele Spieler kontrolliert eigenen Avatar Nicht Spieler Charaktere (vom Computer gesteuert) z.b. die Sims 2. Modellierung von Avataren 2.1 Kreative Modellierung Kreative Modellierung umfaßt allgemeine Methoden wie z.b. das Box-Modeling. Da der auch menschliche Körper symmetrisch ist, wird hierbei zuerst eine Hälfte modelliert, die dann gespiegelt wird. Aus einem Quader werden die Extremitäten modelliert, dann werden die Eckpunkte verschoben, um die Kontur anzunähern. Danach fogt das Zusammensetzen der Hälften sowie eine Glättungsoperation für eine feinere Struktur.

3 2.2 Rekonstruktive Modellierung Die 3D Geometrie wird durch Analyse von existierenden Formen erzeugt. 3D-Scanner liefern Punktdaten und ggf. Farbe des Punktes. Die Rekonstruktion erfolgt aus 2D-Bildern oder Videosequenzen. 2.3 Anatomischer Ansatz Es wird eine anatomische Struktur mit Knochen, Haut und Muskeln nachgebildet. Hierbei bildet ein starres Polygonnetz das Knochengerüst, ein flexibles Netz das Gesicht. Die Muskeln haben Elastizität und verbinden die Knochennetzpunkte mit den Gesichtsnetzpunkten. Dies ist realitätsgetreu, aber sehr rechenaufwendig.

4 3 Animation von Avataren 3.1 Verformungstechniken Starrkörpermodelle Der Körper wird aus mehreren Teilmodellen aufgebaut, z.b. Kugeln, Zylinder, etc. Die Animation erfolgt durch Translation und Rotation der Teilmodelle. Dies ist effizient implementierbar, aber hat zur Folge, daß das Modell starr wirkt und die Übergänge zwischen Teilmodellen sichtbar werden können Morphing Hier legt das Modell in Schlüsselposen vor, der fließende Übergang wird durch Interpolation erreicht. Bei umfangreichen Modellen bedeutet dies sehr aufwendige Animation, da sehr viele Eckpunkte editiert werden müssen Freiformdeformation Bei der Freiformdeformation (FFD) wird das Modell in ein umgebendes Gitter eingeschlossen, die FFD - Box. Man verformt das Modell durch Änderungen am Gitter. Bei erweiterter FFD kann man eigene Kontrollgitter (z.b. Zylinder) erzeugen. Vorteilhaft ist hier, daß nur die Kontrollpunkte des Kontrollgitters verändert werden. Somit hat die Komplexität des Modells keinen Einfluß auf die Bearbeitung der Animation Mehrschichtige Modelle Die Verformungen entstehen durch Rotation an den Gelenken des Skeletts (untere Schicht), die oberen Schichten (Muskeln, Haut) folgen dem Skelett. skeleton subspace deformation Das Skelett (Bones) ist ein unsichtbares Grundgerüst mit definierten Drehpunkten, die Gelenken entsprechen. Die Haut (Skin) ist die Schicht über dem Skelett. Jeder Eckpunkt der Haut wird mindestens einem Knochen zugeordnet.

5 Der Einfluß der Knochenstellung auf die Eckpunkte der Haut ist gewichtet. Bei der Animation ändert man die Stellung der Knochen, die Haut wird dann entsprechend verformt. Der Algorithmus ist vielseitig, z.b. können sekundäre Effekte wie das Anschwellen von Muskeln durch variable Gewichtung erzeugt werden. Außerdem läßt sich das verformte Modell schnell und effizient berechnen. Man muß aber beachten, daß die möglichen Positionen der Eckpunkte beschränkt sind, was zu unerwünschten Deformationen führen kann. Da bei der Körperanimation größtenteils Rotationsbewegungen in den Gelenken wiedergegeben werden, im Gesicht jedoch größtenteils Muskelbewegungen stattfinden, unterscheidet man zwischen Körper- und Gesichtsanimation. Zur Verformung des Körpers werden größtenteils Mehrschicht-Modelle eingesetzt. 3.2 Gesichtsverformung Die Beschreibung von Gesichtsausdrücken wird durch eine Vielzahl an Parametern erschwert. Zur Vereinheitlichung gibt es daher zwei Parametrisierungsstandards: Facial action coding system (FACS) FACS wurde von Ekman und Friesen zur Kategorisierung von Gesichtsausdrücken entwickelt. Dabei wird die Auswirkung von Muskelgruppen auf Gesichtsausdrücke betrachtet. Sichtbare Muskelbewegungen werden den Action Units (AU) zugeordnet Dies ermöglicht einerseits die Notierung von Gesichtsausdrücken, andererseits auch die Festlegung von Gesichtsausdrücken indem die benötigten AUs aktiviert werden. Facial animation parameters (FAP) Ähnlich den Action Units werden hier FAPs definiert, welche auf 84 Merkmalspunkten, den feature points, basieren und daher vom verwendeten Gesichtsmodell unabhängig sind.

6 Diese FAPs sind in Gruppen definiert, welche jeweils einem Teil des Gesichts zugeordnet sind. Gruppe Anzahl der FAPs 1 visements and expressions 2 2 jaw, chin, inner lowerlip, cornerlips, midlip 16 3 eyeballs, pupils, eyelids 12 4 eyebrow 8 5 cheeks 4 6 tongue 5 7 head rotation 3 8 outer lip positions 10 Zum Beispiel werden hier durch zwei FAPs die Grundemotionen dargestellt. 4 Animationstechniken 4.1 Keyframing Das Keyframing ist eine ältere Animationstechnik. Erst werden Animationsparameter (z.b. Gelenkwinkel des Skeletts) verschiedener Schlüsselposen erzeugt, dann die Animationsschritte zwischen den Schlüsselposen interpoliert, woraus ein hoher Arbeits- und Zeitaufwand bei vielen Animationsparametern folgt.

7 4.2 Kinematische Techniken Eine kinematische Kette besteht aus Körpern, die durch Gelenke verbunden sind. Die Kette beginnt mit einem Elternteil, ein Kind ist über ein Gelenk mit dem Elternteil verbunden. Bewegt sich ein Elternteil bewegen sich die Kinder mit, umgekehrt nicht. Bei der vorwärts gerichteten Kinematik ist die Stellung der einzelnen Gelenke vorgegeben. Daraus ergibt sich dann die eindeutige Lage des letzten Glieds. Umgekehrt wird bei der inversen Kinematik das letzte Glied bewegt und die passenden Parameter der Kette berechnet. Hierdurch wird die Animation erleichtert, da man nur noch Hände und Füße der Figur bewegt und die Gelenkstellungen automatisch bestimmt werden. Zu beachten ist hier, daß keine unmöglichen Gelenkstellungen entstehen. 4.3 Motion Capture (MOCAP) Motion Capture findet man besonders in Filmen und Computerspielen. Durch die Verwendung von aufgezeichneten Bewegungen realer Akteure wirken die Animationen sehr natürlich. Jedoch ist die Aufzeichnung jeder möglichen Bewegungssequenz sehr aufwendig und speicherintensiv. Die Aufzeichnung kann optisch, z.b. durch reflektierende Marker erfolgen. Dabei wird die Bewegung mit einer oder mehreren Videokameras aufgezeichnet und die Markerpositionen per Software ausgerechnet. Die Marker behindern den Akteur nicht, können aber verdeckt werden. Bei der mechanischen Aufzeichnung benutzt man ein Außenskelett, das den Bewegungen des Akteurs folgt. Allerdings hat man hier nur eingeschränkte Bewegungsmöglichkeiten und erhält nur Rotationsdaten, keine Positionen. Eine Erweiterung von MOCAP ist das Performance Capture, dabei werden Gesicht und Körper zusammen aufgezeichnet.

8 4.4 Parametrische Animation Bei der parametrische Animation nutzt man Algorithmen zur Berechnung der Bewegung. Dabei wird die Bewegung (z.b. bei Laufalgorithmen die Gangart: gehen, laufen, rennen) durch die Parameter der Algorithmen beeinflußt. Vorteilhaft ist, daß so viele Avatare gleichzeitig eingesetzt werden können (z.b. bei Spielen). Jedoch hat man den Nachteil der exakten Wiederholung bei zyklischen Bewegungen, was roboterhaft wirken kann. 4.5 Lippensynchronisation bei sprechenden Avataren Der Text wird in Phoneme, das sind die kleinsten bedeutungsunterscheidende Lauteinheiten einer Sprache, zerlegt. Diese haben visuelle Entsprechungen, die Viseme, mit denen dann das Gesicht animiert wird. 5 Quellen Dialogfähige 3D-Charaktere in emotionsbasierten Lernumgebungen, J. Piesk, G. Trogemann, Kunsthochschule für Medien Köln Avatare in Echtzeitsimulationen, Jörn Tümmler, Universität Kassel Virtuelle Präsenz, Winter 04/05 Verteilte Systeme, Universität Ulm, M. Schöttner