जनरेट किए गए किरदार को ऐसे बाल देना जो हिल सकें

Oleg Sidorkin द्वारा, Cinevva के सीटीओ और सह-संस्थापक

किसी जनरेट किए गए किरदार की हेयरस्टाइल विश्वसनीय दिख सकती है, फिर भी उसके बाल स्वतंत्र रूप से हिलने योग्य नहीं हो सकते। आउटपुट एक सतह, पतले कार्डों का संग्रह या अलग-अलग टुकड़े हो सकता है। इनमें से कोई भी निरूपण सिम्युलेटर को यह नहीं बताता कि कोई स्ट्रैंड कहाँ से शुरू होता है, किस दिशा में बढ़ता है या उसे कैसे मुड़ना चाहिए।

हमारा पिछला बाल प्रयोग कलाकारों द्वारा रिग किए गए अवतारों और चुनी हुई पोनीटेल से शुरू हुआ था। इस बार हमने दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले हेयर मेश और अपने मेंढक किरदार से शुरुआत की। सवाल अधिक बुनियादी था: क्या हम किसी हेयरस्टाइल को फ़िट कर सकते हैं, उसके भीतर उपयोगी गाइड कर्व ट्रेस कर सकते हैं और एनीमेशन के दौरान उनकी जड़ों को जुड़ा रख सकते हैं?

46 हेयरस्टाइल में मौजूदा प्रोटोटाइप 10,467 संभावित गाइड निकालता है और उनमें से 10,346—98.84% के लिए स्कैल्प कनेक्शन खोजता है। यह जुड़ाव का परिणाम है। यह बालों की स्वाभाविक गति के लिए 98.84% सफलता दर नहीं है।

मेश और उसकी गाइड आज़माएँ

डेमो तुरंत लोड हो जाता है। कोई हेयरस्टाइल चुनें, फिर मूल मेश, गाइड सहित मेश और केवल गाइड के बीच बदलने के लिए बालों की जाँच का उपयोग करें। चारों ओर से देखने के लिए प्रीव्यू को खींचें; सामने के साथ पीछे का हिस्सा भी जाँचें। यह देखने के लिए कोई एनीमेशन चुनें कि जुड़ाव गतिशील किरदार का अनुसरण करता है या नहीं।

सियान कर्व का स्कैल्प से कनेक्शन है। नारंगी कर्व अस्वीकार कर दिए गए हैं। “सुझाई गई जड़ें दिखाएँ” प्रस्तावित जुड़ाव बिंदु दिखाता है। Long01 एक उपयोगी और सघन उदाहरण है; फ़्रेंच ब्रेड की विविधताएँ अलग-अलग टुकड़ों को जोड़ने की चुनौती दिखाती हैं। गाइड कर्व के बिंदुओं और जुड़ाव मेटाडेटा की जाँच करने के लिए उन्हें डाउनलोड करें।

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अब उपयुक्त खुली हेयरस्टाइल हमारे पिछले लेख वाले साझा हेयर सॉल्वर के लिए एक प्रयोगात्मक अडैप्टर का उपयोग करती हैं। यह अधिकतम 24 गाइड चेन चुनता है, जॉइंट बनाता है और दृश्यमान मेश तथा गाइड ओवरले को समान स्किनिंग वेट देता है। कैप अपनी जगह स्थिर रहती है; असमर्थित क्षेत्र सिर से बँधे रहते हैं। उपयुक्त खुली गाइड के बिना छोटी हेयरस्टाइल कठोर जुड़ाव बनाए रखती हैं। फ़्रेंच ब्रेड के दो उदाहरणों में उनकी अलग प्रयोगात्मक जॉइंट-चेन व्यवस्था बनी रहती है। जाँच दृश्य बदलने पर प्लेबैक जारी रहता है।

पहले फ़िट करें, फिर जुड़ाव स्थापित करें

हमने MakeHuman संग्रहों, ड्रेडलॉक विविधताओं और Quaternius एसेट से 46 CC0 हेयरस्टाइल विकल्प जुटाए। डेमो में हर विकल्प के साथ स्रोत लिंक दिया गया है; एसेट कैटलॉग और लाइसेंस सूची उनकी उत्पत्ति का रिकॉर्ड सुरक्षित रखते हैं। ये दोबारा इस्तेमाल किए जा सकने वाले मेश एसेट हैं, एक समान रूप से रिग की गई स्ट्रैंड लाइब्रेरी नहीं।

पहली प्लेसमेंट साफ़ तौर पर विफल रही: बाल मेंढक के सिर के पीछे स्थित थे। बाउंडिंग-बॉक्स स्केलिंग ने इच्छित स्कैल्प की पहचान किए बिना ऑब्जेक्ट को संरेखित कर दिया था। अब हमारा फ़िटिंग पास स्रोत के क्राउन का अनुमान लगाता है, उसे लक्ष्य सिर की सतह से संरेखित करता है और ऊपर के ओवरलैप होते बालों को सिर के अनुमानित आवरण के विरुद्ध बाहर की ओर ले जाता है।

यह उसी विभाजन जैसा है जिसका हमने कपड़ों वाले लेख में उपयोग किया था: किसी एसेट को रखना, उसका आकार फ़िट करना, उसे रिग से जोड़ना और उसे द्वितीयक गति देना अलग-अलग काम हैं। बालों की जड़ स्कैल्प पर बनी रहनी चाहिए, जबकि उनकी लंबाई को शरीर पर ढहने के बजाय अपनी हेयरस्टाइल बनाए रखनी चाहिए।

मेंढक को जानबूझकर चुनौतीपूर्ण बनाया गया है: चौड़ा सिर, उभरी हुई आँखें और गैर-मानवीय अनुपात। वर्तमान ऊपरी/पिछला स्कैल्प मास्क विशेष रूप से इसी किरदार के लिए अनुमानित किया गया है। यह मनमाने जनरेट किए गए मॉडल के लिए स्वचालित स्कैल्प डिटेक्टर नहीं है। कुछ हेयरस्टाइल अब भी चेहरे को ढक देती हैं या उनके अनुपात अनुपयुक्त हैं।

मौजूदा सतह पर पथ ट्रेस करें

हम हर हेयर मेश से एक कनेक्टिविटी ग्राफ़ बनाते हैं। इस विश्लेषण के लिए UV सीम से विभाजित एक ही स्थान पर मौजूद वर्टेक्स को वेल्ड किया जाता है; रेंडर किया गया स्रोत मेश सुरक्षित रहता है। हर कनेक्टेड कंपोनेंट में हम शुरुआती संभावित जड़ से अलग-अलग एंडपॉइंट तक सतही पथ खोजते हैं, फिर उन पथों को कर्व में स्मूथ और रीसैंपल करते हैं।

आसन्न वर्टेक्स $i$ और $j$ के लिए ग्राफ़ एज की लागत उनकी ज्यामितीय दूरी है:

$$w_{ij}=\Vert {\mathbf{x}}_j-{\mathbf{x}}_i\Vert ,P^{\ast }=\arg \underset{P}{min}\sum _{(i,j)\in P}{w}_{ij}.$$

यह सबसे छोटे पथ का निर्माण मेश की सतह का अनुसरण करता है। यह जैविक वृद्धि की दिशा नहीं खोजता। शुरुआती ऊँचे बिंदु वाली जड़ केवल एक प्रस्ताव है; स्कैल्प से निकटता बाद में किसी कर्व को उलट सकती है। सपाट कार्ड अक्सर उपयोगी पथ देता है, जबकि बंद कैप या अलग कर्ल कहीं अधिक अस्पष्ट होता है।

ये संभावित गाइड कर्व हैं, दोबारा प्राप्त किए गए अलग-अलग बाल नहीं। एक कार्ड कई दृश्यमान बालों का प्रतिनिधित्व कर सकता है और सतही पथ इच्छित प्रवाह को काट सकता है। सघन सियान कवरेज प्रभावशाली दिख सकती है, लेकिन उसमें गलत दिशाएँ छिपी हो सकती हैं। दृश्य जाँच परीक्षण का हिस्सा बनी रहती है।

जड़ों को वास्तविक स्कैल्प का अनुसरण कराएँ

गाइड के एंडपॉइंट का मिलान किसी उपयुक्त स्कैल्प त्रिभुज से किया जाता है। यदि वह बहुत दूर हो, तो हम उसे मनमाने ढंग से खींचकर सिर से जोड़ने के बजाय कनेक्शन को अस्वीकार कर देते हैं। स्वीकृत जड़ें त्रिभुज के वर्टेक्स इंडेक्स और बैरिसेंट्रिक वेट संग्रहित करती हैं।

एनीमेटेड शरीर पर त्रिभुज के वर्टेक्स $\mathbf{a}(t)$, $\mathbf{b}(t)$ और $\mathbf{c}(t)$ के लिए जुड़ी हुई जड़ है

$$\mathbf{r}(t)={\lambda }_a\mathbf{a}(t)+{\lambda }_b\mathbf{b}(t)+{\lambda }_c\mathbf{c}(t),{\lambda }_a+{\lambda }_b+{\lambda }_c=1,{\lambda }_i\ge 0.$$

जब त्रिभुज के वर्टेक्स स्किन के साथ हिलते हैं, तब वेट स्थिर रहते हैं। पूरे डिस्प्ले को केवल सिर से पैरेंट करने पर हमारे नमूना Walk परीक्षण में जड़ का विचलन 0.657 mm तक रह गया था। संग्रहित त्रिभुज जुड़ाव का अनुसरण करने से वह त्रुटि घटकर संख्यात्मक परिशुद्धता तक पहुँच गई: चार एनीमेशन समयों पर नमूने के रूप में ली गई 74 Long01 जड़ों के लिए ${10}^{-12}$ मीटर से कम।

यह सीन की मीटर परंपरा के अंतर्गत संख्यात्मक संगति की जाँच है। यह देखने में सही हेयरलाइन, कर्व के साथ सतह से पर्याप्त दूरी या हर एनीमेशन में स्थिरता सिद्ध नहीं करती।

अनिश्चितता छिपाए बिना टुकड़ों को जोड़ें

कुछ हेयरस्टाइल कई अलग-अलग टुकड़ों के रूप में आती हैं। स्कैल्प से दूर कोई टुकड़ा पहले से जुड़े बालों के गुच्छे की निरंतरता हो सकता है। हम दोनों दिशाओं की जाँच करते हैं और उसे किसी स्वीकृत गाइड से केवल तभी जोड़ते हैं, जब एंडपॉइंट पास हों और उनकी दिशाएँ मेल खाएँ।

मौजूदा जोड़ने का नियम इस सीन के स्केल पर 25 mm की दूरी सीमा और 0.5 से अधिक टैन्जेंट डॉट प्रोडक्ट का उपयोग करता है। केवल पहले से जुड़े पथ ही पैरेंट बन सकते हैं, जिससे चक्र बनने से बचते हैं। कर्व की लंबाई, बिंदुओं की संख्या और जोड़ने के पास सीमित हैं। ये थ्रेशोल्ड प्रोटोटाइप के विकल्प हैं, बालों के सार्वभौमिक पैरामीटर नहीं।

जोड़ने की प्रक्रिया स्वीकृत सेट में 1,851 कनेक्शन जोड़ती है। फ़्रेंच ब्रेड का एक प्रकार सीधे जुड़ी 136 गाइड से बढ़कर सभी 509 गाइड तक पहुँच जाता है; बिखरी हुई ब्रेड में 519 में से 512 जुड़ जाती हैं। शेष सात टुकड़े नारंगी बने रहते हैं। किसी कनेक्शन की समीक्षा फिर भी आवश्यक है: पास की ज्यामिति इस बात का प्रमाण नहीं है कि दो टुकड़े एक ही स्ट्रैंड के हैं।

मापी गई कवरेज देखें

कोई हेयरस्टाइल खोजें या केवल वे हेयरस्टाइल दिखाएँ जिनमें अस्वीकृत गाइड हैं। लिंक संबंधित लाइव जाँच दृश्य खोलते हैं। ये संख्याएँ सहेजे गए 46-हेयरस्टाइल ऑडिट की हैं, लगातार गणना किया जाने वाला फ़िज़िक्स स्कोर नहीं।

Find a hairstyle Only styles with rejected guides

46 of 46 styles · saved audit

Hairstyle	Guides	Attached	Rejected
Shaggy Green Hair ↗	110	110	0
Short Messy Hair ↗	103	103	0
Straight Bangs ↗	94	94	0
Strawberry Cloud Hair ↗	60	60	0
Hair 01 ↗	81	81	0
Hair 02 ↗	266	255	11
Hair 05 ↗	252	252	0
Hair 06 ↗	445	445	0
Double Mh Braid ↗	694	694	0
French Braid Variation ↗	509	509	0
Reverse French Braid Bun ↗	331	331	0
Unkempt French Braid ↗	519	512	7
Hair 1 ↗	23	23	0
Anime Hair ↗	350	350	0
Bobcut Hair ↗	195	195	0
Long01 ↗	3,658	3,658	0
Hair Bun Brown ↗	51	50	1
Blond With Headband ↗	77	77	0
Junglebook Hair ↗	54	54	0
Blunt Bob ↗	8	8	0
Blunt Bob With Bangs ↗	19	19	0
Curled Under Bob ↗	8	8	0
Curled Under Bob With Bangs ↗	19	19	0
Inverted Bob ↗	8	8	0
Inverted Bob With Bangs ↗	19	19	0
Afro01 ↗	760	759	1
Bob01 ↗	80	80	0
Bob02 ↗	31	31	0
Braid01 ↗	306	286	20
Long01 ↗	70	70	0
Ponytail01 ↗	113	73	40
Short01 ↗	694	668	26
Short02 ↗	9	9	0
Short03 ↗	7	7	0
Short04 ↗	88	88	0
Dread ponytail · gradient ↗	108	103	5
Dread ponytail · solid ↗	108	103	5
Dread ponytail · multicolor ↗	108	103	5
Female Hairstyle 1 ↗	4	4	0
Female Hairstyle 2 ↗	4	4	0
Female Hairstyle 3 ↗	4	4	0
Female Hairstyle 4 ↗	4	4	0
Male Hairstyle 1 ↗	4	4	0
Male Hairstyle 2 ↗	4	4	0
Male Hairstyle 3 ↗	4	4	0
Male Hairstyle 4 ↗	4	4	0

जुड़ाव के संपूर्ण परिणाम डाउनलोड करें।

ऑडिट में सभी 46 हेयरस्टाइल बिना ब्राउज़र त्रुटि के लोड हुईं। निष्कर्षण ने तीन Elvs मेश में कुल 90 वर्टेक्स छोड़ दिए। चार केंद्रित परीक्षण कनेक्टिविटी, छूटे हुए हिस्सों की रिपोर्टिंग, दोबारा बनाए जा सकने वाले स्कैल्प जुड़ाव, टुकड़ों को जोड़ने और दूरस्थ टुकड़ों को अस्वीकार करने की जाँच करते हैं। डेस्कटॉप और 390-पिक्सेल मोबाइल दृश्य जाँचे गए; मोबाइल पेज में कोई क्षैतिज ओवरफ़्लो नहीं था।

ये परिणाम इस मेंढक पर फ़िट की गई इसी लाइब्रेरी को मापते हैं। इनमें मनमानी जनरेट की गई ज्यामिति, सभी पोज़, सेल्फ़-कोलिज़न या किसी दूसरे इंजन में एक्सपोर्ट शामिल नहीं हैं।

इसे हेयर फ़िज़िक्स बनाने से पहले क्या करना होगा?

मौजूदा गाइड जड़ें और संभावित पथ उपलब्ध कराती हैं। पहला अडैप्टर अब हमारे मौजूदा फ़िक्स्ड-स्टेप स्प्रिंग, रेस्ट-शेप और कॉन्टैक्ट सॉल्वर का दोबारा उपयोग करता है। Long01 पर यह 39,804 मेश वर्टेक्स में से 18,204 को 24 चेन से बाँधता है; नियंत्रित परीक्षण में नमूने के रूप में लिया गया खुले बालों का एक बिंदु सिर के सापेक्ष 13.6 mm हिला। यह द्वितीयक विकृति की पुष्टि करता है, स्वाभाविक गति या कोलिज़न-रहित एनीमेशन की नहीं। मेश और ओवरले समान स्किनिंग फ़ील्ड का उपयोग करते हैं। विश्वसनीय दिशा, हर गुच्छे में सुसंगत वेट और व्यापक गति जाँच अब भी आवश्यक हैं।

अगले पड़ाव अस्पष्ट जड़ों और टुकड़ों के जोड़ की समीक्षा करना, अलग-अलग गुच्छों के आर-पार फटाव पैदा किए बिना गाइड चयन और वेट सुधारना तथा गति के दौरान शरीर से संपर्क को सत्यापित करना हैं। सेल्फ़-कॉन्टैक्ट पर अलग से काम करना बाकी है। एक्सपोर्ट और दोबारा लोड करने पर भी वे बाइंडिंग सुरक्षित रहनी चाहिए।

जनरेट किए गए किरदारों के लिए अलग बाल सतह को बदलना एक व्यावहारिक शुरुआती बिंदु है। सिर और बालों का जुड़ा हुआ मेश एक और पूर्वापेक्षा जोड़ता है: बालों के क्षेत्र की पहचान करना और उसके नीचे उपयोग योग्य स्कैल्प स्थापित करना। हमारा मेंढक प्रयोग उस सेगमेंटेशन समस्या को हल नहीं करता।

अब हमारे पास जाँच योग्य मध्यवर्ती परिणाम है: फ़िट किया गया मेश, स्पष्ट संभावित पथ, गतिशील सतही जुड़ाव और दृश्यमान अस्वीकृतियाँ। अगले सुधार को उन पथों का व्यवहार विश्वसनीय बनाना होगा—सिर्फ़ सियान की संख्या बढ़ाना नहीं।