How to make a PIXAR movie Rigging & Skinning

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Jakob Wetzel
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1 Exposé Proseminar How to make a PIXAR movie Rigging & Skinning Johannes Schmidt

2 Einführung Schon mit Beginn des Trickfilms in den 30er Jahren des letzten Jahrhunderts standen die Animatoren vor den gleichen Problemen wie heute: Es war für sie möglich, Schlüsselpositionen, so genannte Keyframes, zu zeichnen, aber für eine natürliche Bewegung waren mindestens 25 Bilder pro Sekunde nötig. Damals löste man das Dilemma durch Inbetweener, Zeichner die nur dafür da waren, die Zwischenbilder (Interframes) zu erstellen. Das war ein riesiger Aufwand, der heute von Computern erledigt werden kann: Sie interpolieren dank Algorithmen zwischen den Keyframes. Doch auch weiterhin müssen Animatoren die Schlüsselpositionen kreieren und das sollte im Idealfall auf einfache Weise möglich sein. Außerdem brauchen die Computer effiziente Algorithmen, damit man in kurzer Zeit aufwendige Animationssequenzen berechnen kann. Seit dem Beginn der Computeranimation gab es schon große Fortschritte auf dem Gebiet, trotzdem muss man aber immer noch abwägen zwischen Fotorealismus und Echtzeit beides zu vereinen ist mit der heutigen Technik noch nicht möglich. Rigging & Skinning Die meisten Algorithmen zur Körperanimation basieren auf dem Bewegen eines Skeletts, das im 3D-Modell liegt. Dieses Skelett orientiert sich an anatomischen Vorbildern und ist hierarchisch aufgebaut. Das Erstellen dieses Skelettes nennt man Rigging. Skinning ist dann das Verknüpfen des Skelettes mit dem Körper. Bewegt man nun einen darunterliegenden Knochen, bewegen sich die Vertices, die von diesem Bone beeinflusst werden mit und es kommt zu einer Verformung der Oberfläche. Um diese Verformungen des Körpers zu berechnen, existieren verschiedene Algorithmen. Im Folgenden werden zwei von ihnen vorgestellt: SSD und MWE. Skeletal Subspace Deformation (SSD) SSD ist ein relativ einfacher Algorithmus, dessen Abwandlungen heute im Spielebereich und in Fernsehproduktionen weit verbreitet sind. Vom Prinzip her funktioniert das Verfahren folgendermaßen: Man behandelt jeden Vertex so, als wäre er jeweils nur von einem Bone beeinflusst. Daraufhin erhält man für einen Vertex verschiedene Positionen zwischen denen nun interpoliert wird. Das geschieht mit Gewichten, die in der Summe 1 ergeben und sieht als Algorithmus folgendermaßen aus:

3 Der resultierende Vertex v ergibt sich aus der Summe von b verschiedenen, die durch die Transformationsmatrizen ihre Position erhalten und durch die jeweiligen Gewichte w j die Stärke des Einflusses zugewiesen bekommen. Nachteil dieser Methode ist, dass es oft zu einem Volumenverlust kommt. Wegen der linearen Interpolation kann man dem auch nur indirekt entgegensteuern: z.b. durch Einfügen von zusätzlichen Bones. Bekannte negative Effekte sind hier der "Collapsing Elbow", der mit einem einknickenden Ellbogen zu vergleichen ist oder der "Candy-Wrapper-Effekt". Hier geschieht das gleiche, das auch bei einem Bonbonpapier zu beobachten ist: Durch Verdrehen eines Körpers, wird dieser abgeschnürt und verliert sein Volumen. Multi Weight Enveloping (MWE) Im Gegensatz zu SSD, beschränkt sich MWE nicht auf eine Gewichtung, sondern auf 12 separate Gewichte für die Einträge der multiplizierten Matrix, die individuell festgelegt werden können. Durch diese Vorgehensweise, entgeht man der Limitierung von SSD. Man kann die errechneten Punkte verschieben, rotieren, skalieren und scheren. Bei SSD kann man nur zwischen den Punkten interpolieren. Durch geschickte Gewichtung kann dem Volumenverlust entgegengewirkt werden. Von der Performance her, ist der Algorithmus vergleichbar mit dem zuvor vorgestellten. Weiterhin sind nur lineare Operationen nötig. Aufwendiger hingegen, ist das Bestimmen der Gewichte. Anstatt einem, muss man nun 12 festlegen, was in Handarbeit ein zu großer Aufwand wäre. Die Lösung ist hier das Training mit extremen, handerstellten Posen. Diese werden in den Algorithmus eingesetzt und dann nach den Gewichten aufgelöst. Hinzu

4 kommen Influence-Maps, die den Einflussbereich eines jeden Bones festlegen. Der Animator muss dafür nur den jeweiligen Bereich direkt auf das Model aufmalen. Hat man diese Informationen, löst man die Gleichungen beispielsweise mit der Least- Squares Methode und erhält die Gewichtungen. Prinzipiell kann man sagen, dass die Animationen umso besser werden, je mehr Trainingsposen man verwendet und je ähnlicher diese Trainingsposen den zu animierenden Posen sind. In der Regel werden dann kleine negative Effekte per Hand verbessert. Von Body zu Facial Animation Auch die Animation von Gesichtern verfolgt das Ziel, so realistisch wie möglich zu erscheinen. Oft ist auch hier eine Berechnung in Echtzeit nötig. Beispielsweise in Spielen oder virtuellen Umgebungen und so muss man Kompromisse beim Realismus eingehen. Besonderheiten bei der Facial Animation sind jedoch die individuellen Gesichter, die zwar die gleiche Grundstruktur haben, sich aber in Details unterscheiden. Ziel ist es, einen Bewegungsablauf zu erstellen und diesen dann auf verschiedenste Gesichter anwenden zu können. Der Mensch ist darauf trainiert, kleinste Unregelmäßigkeiten in der Körpersprache zu erkennen. Das trifft insbesondere auf den Kopfbereich zu. Abweichungen im Gesicht fallen dem Betrachter sofort auf und irritieren ihn. Man kann den Effekt mit dem "Uncanny Valley" erklären: Je menschenähnlicher eine Darstellung, desto besser gefällt sie uns. Ab einem bestimmten Punkt fällt die positive Wahrnehmung jedoch rapide ab und erst wenn die Darstellung fast nicht mehr von der Realität zu unterscheiden ist, reagieren wir wieder positiv auf die Abbildung. Im Gesicht achtet der Betrachter zuallererst Uncanny Valley auf Augen und Pupillen des Gegenübers. Es ist für die Facial Animation also von höchster Priorität, diese Gesichtspartien so realistisch wie möglich zu erscheinen lassen. Ein gutes Beispiel ist hier Wall-E von Pixar: Obwohl es sich um einen Roboter handelt, dessen Gesicht nur aus zwei Augen besteht, kann man jederzeit seine Emotionen ablesen. Natürlich gibt es auch bei Facial Animations verschiedene Ansätze, die sich grundsätzlich in zwei verschiedene Gruppen einteilen lassen: Geometry Based und Image Based. Geometry

Based bedeutet, dass die zu animierenden Gesichter aus Meshes bestehen und ähnlich wie bei der Body Animation durch Verschieben von Vertices eine Bewegung entsteht.

5 Based bedeutet, dass die zu animierenden Gesichter aus Meshes bestehen und ähnlich wie bei der Body Animation durch Verschieben von Vertices eine Bewegung entsteht. Anwendungsgebiete sind hier Computerspiele, Animationsfilme, bzw. Medizinische Anwendungen. Image Based hingegen wird in der Postproduktion von Spielfilmen eingesetzt. Hier wird Fotorealismus durch das Überblenden von abfotografierten Gesichtern erzielt. Blend Shaping Blend Shaping ist ein Vertreter für geometriebasierte Verfahren und vergleichbar mit SSD. Auch hier wird durch Gewichtung zwischen verschiedenen Meshes interpoliert. Zunächst erstellt der Animator verschieden Gesichtsausdrücke von Hand. So zum Beispiel Gesichter mit rechter/linker angehobener Augenbraue, verschieden geformten Mundwinkeln usw. Danach definiert er für jede dieser Formen einen Regler und kann so den Einfluss einer jeden Form darüber festlegen. Wenn zwei Regler gleich eingestellt sind, bedeutet das, dass die beiden dazugehörigen Shapes gleich viel Einfluss auf das Resultat haben. Durch Kombination der verschiedenen Shapes können dann eine Vielzahl von Gesichtsausdrücken dargestellt werden. Auf Algorithmus-Ebene sieht dies folgendermaßen aus: Ein resultierender Gitterpunkt v ergibt sich aus der Summe der entsprechenden Punkte v i der beteiligten Shapes (Anzahl: n). w i gibt die Gewichtung der jeweiligen Shapes an. Alle Gewichte ergeben in der Summe 1. Die einzelnen Gewichte werden durch die zuvor erwähnten Regler festgelegt.

6 Quellenangabe - Paper: MAURICIO RADOVAN, LAURETTE PRETORIUS, 2006, Facial Animation in a Nutshell: Past, Present and Future, Proceedings of SAICSIT, Paper: BRUCE MERRY, PATRICK MARAIS and JAMES GAIN, 2006, Animation Space: A Truly Linear Framework for Character Animation, ACM Transactions on Graphics, Paper: J.P.LEWIS, MATT CORDNER, NICKSON FONG, 2000, Pose Space Deformation: A Unified Approach to Shape Interpolation and Skeleton-Driven Deformation, SIGGRAPH '00 - Paper: JAN-PHILLIP TIESEL, 2008, Real-time Character Animation Techniques A Comprehensive Survey, CMPS 619 Advanced Topics in Computer Science - Paper: DAVID JACKA, ASHLEY REID, BRUCE MERRY, JAMES GAIN, 2007, A Comparison of Linear Skinning Techniques for Character Animation, AFRIGRAPH '07

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