例示ベースの弾性変形の実時間計算手法

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1 例示ベースの弾性変形の実時間計算手法 Real-ime Example-Based Elastic Deformatio 小山裕己, * 高山健志 梅谷信行, 五十嵐健夫 Yuki KOYAMA Keshi AKAYAMA, * Nobuyuki UMEANI akeo IGARASHI, 東京大学 he Uiversity of okyo JS ERAO koyama@is.s.u-tokyo.ac.jp 基本形状 例示形状 a b c 図 1: a ユーザによる入力形状. b 生成された例示ベースの弾性体の落下のアニメーションの様子. c 種類の例示ベースの弾性体 a で生成されたものと, a と同じ基本形状に対して S 字形の例示形状を与えたもの を用いて生成したシーンにおけるアニメーションの様子. このシーンはラップトップ CPU: Core i7 M6.66GHz, GPU: GeForce G33M 上で実時間 約 14 fps で計算されたものである. 1 概要 例示ベースの弾性変形は弾性体のアニメーション の作成を支援する手法であるが, 既存手法では計算コ ストが高く, 実時間では計算することができない. そ こで本稿では Shape Matchig 法による弾性体の表現 を拡張することによって, 例示ベースの弾性変形を実 時間で計算できる高速な手法を提案する. 1. はじめに リアルな CG アニメーションを製作するには物理 シミュレーションを用いることが効果的である. そこ で, アーティストが演出意図を実現しやすいような物 理シミュレーションの手法が重要となる. そのような 手法としては, 流体 [1], 剛体 [13], 布 [1], 弾性体 [5] な どを対象とした手法が提案されてきた. そのような中, Marti ら [6] は例示ベースの弾性体と いう概念を提案した. これは弾性体のアニメーション の作成を支援するもので, 弾性体の変形形状の例 例 示形状 をアーティストが指定することで, その形状 * 現在の所属は EH Zurich. に変形しやすい弾性体を実現できるというものである. 例えば図 1 a, b は四角柱の形状をした弾性体に対してねじれた形状を例として与えた場合の挙動を示したものであり, このようにねじれやすい性質を持つ四角柱を簡単に表現できる. 例示ベースの弾性体を用いることで, このようなアニメーションを作成する際に非直感的な物理パラメタの調整をする必要がなく, また変形形状を直接デザインできるという利点がある. また, キーフレームを用いたアプローチ [5] に比べ, アニメーションのシナリオが固定である必要がないという点も, 例示ベースの弾性体の特徴である. すなわち, どのようなシーンでどのような時系列で変形するかなどといった情報が, 変形の性質のデザインの段階では必要ない. これにより, 様々なシナリオで同じ弾性体を使い回すことができたり, シナリオを事前に決定できないインタラクティブなアプリケーションで使用することができたりするといった利点が期待される. しかしながら, Marti らの手法は計算コストが高く, 例示ベースの弾性変形を実時間で計算することができないという問題点がある. Marti らの手法は有限要素法による弾性体の表現を用いており, 例示の効果を実

2 現するために特別な保存力を計算している. その際に非線形最適化が必要となり, これが計算のボトルネックとなってしまっているのである. これによって, インタラクティブなアプリケーションでの使用が制限されてしまっている. このような制限を克服するため, 本稿では特に実時間でも計算できる高速な例示ベースの弾性変形の手法を提案する. 本提案手法は Shape Matchig 法による弾性体の表現 [8] に基づいており, 保存力を計算する代わりに弾性体の目標の形状そのものを変化させながらシミュレーションを行うことによって, 非線形最適化を用いずに例示による効果を実現している. 本提案手法は Marti らの手法と似たような変形を再現しつつ, 数百倍程度高速に計算でき, 特に実時間アプリケーションでも使用することができる. Shape Matchig 法は Marti らの用いた有限要素法に比べると物理的な正確さという点では劣るが, 見た目には十分自然な挙動を表現できており, また特にアーティストの演出意図が重視される文脈においては見た目以上の物理的な正確さはあまり重要でないと考えられるため, 本提案手法は十分実用性があるものと考えられる. また Marti らと同様に, 本提案手法においても例示の効果を局所化させる拡張を行うことが可能である.. 関連研究 Shape Matchig 法を用いた弾性体の表現は高速で安定なものであり, Müller ら [8] によって初めて提案されて以来, 様々な拡張が提案されてきた. FastLSM [9] は格子状にパーティクルを配置した構造に対して効率的に計算を行う手法である. Steiema ら [11] はこれに対し八分木のデータ構造を導入することで更に効率的に計算する手法を提案した. Chai Shape Matchig [1] は鎖状に並んだパーティクルに対して Shape Matchig 法を適用する手法で, 複雑なヘアスタイルを表現することができる. Orieted Particles [7] は各パーティクルに対して位置だけでなく回転の情報も持たせることによって, 非常に少ないパーティクルでも安定したシミュレーションを行えるようにした拡張である. このように Shape Matchig 法は様々な拡張が提案されているが, 我々の知る限り, 例示ベースの弾性変形を実現するのは本提案手法が最初である. また, 本 提案手法は上記のような拡張と組み合わせて用いることも可能である. また ProcDef [4] は Shape Matchig 法を拡張することで能動的な動作を生成する手法である. この手法では各局所領域の目標の形状を能動的に変えていくことで全体の動きを表現している. これに対して本提案手法では各局所領域の目標の形状がそのときの変形状態に応じて受動的に変わっていく点が異なっている. 3. 提案手法の概観本提案手法では, 次の つの操作を各タイムステップで行うことで例示ベースの弾性変形を実現する. 1. 現在の形状を例示集合 E 基本形状と例示形状の線形補間, 4.. に投影する 投影先の点を目標の形状とし, 現在の形状を目標の形状に向かって引っ張る これらの操作を模式的に表したのが図 である. ただし, ここでは1つの基本形状に対して つの例示形状を与えた場合を表しており, それぞれの形状はベクトルによって記述 4.. されている. 現在の形状例示集合 E 投影例示形状 基本形状目標の形状例示形状 1 図 : 提案手法の概観 4. 提案手法 4.1. Shape Matchig 法の拡張本提案手法は Müller ら [8] の提案した Shape Matchig 法による弾性体の表現を拡張することで例示ベースの弾性体を表現する. 特に, 互いにオーバラップした局所領域を持つ構造の Shape Matchig 法 これは [9], [4] などでも使用されている を扱う. すなわち, 局所領域毎に Shape Matchig 法を適用し, それらの影響を合併して全体の変形を実現する. 本提案手法におけるユーザの入力は, モデルの基本形状 初期形状 を表す四面体メッシュと, 種類の例示形状である. 例示形状とは基本形状を変形させたもので, 基本形状の四面体メッシュと同じ構造を保っ

3 たまま, 頂点の位置を自由に移動させたものである. また, 四面体メッシュに対してレンダリング用の詳細 な三角形メッシュを埋め込むことも可能である. 四面体メッシュの頂点はそれぞれ 1 つのパーティク ルとして扱われ, パーティクル i に対して 1 つの局所 領域 N i が定義される. 局所領域 N i の要素はパーティ クル i とその一近傍頂点 1-rig eighborhood [4] で ある. なお, 本提案手法では四面体メッシュを基にし た局所領域の定義を採用したが, [9] のように格子状の 構造によって局所領域を定義するなどしても同様に例 示による効果は得られると考えられる. パーティクル i に対応する初期位置, 現在位置, 質 量をそれぞれ x i,x i,m i とする. 各タイムステップについ て, まず局所領域 r における初期形状からその時刻で の形状への変換を近似した線形変換行列 A r = i N r m i p i q i を計算する. ここで, c r = m i x i Nr i m i Nr i,c r = m i x i Nr i m i Nr i i N r m i q i q i m i = m i N r は有効質量 [9], はそれぞれ初期状態とその時刻 での局所領域 r における重心, p i = x i c r,q i = x i c r は 重心からの相対位置を表している. 続いて線形変換行 列 A r をその歪み成分である S r = A r A r 3 3 と回転成 分である R r = A r S r に分解する. 次に, このタイ ムステップにおけるパーティクル i の局所領域 r に関 する目標位置 g r,i を計算するのだが, 従来の Shape Matchig 法では初期形状の形状保存変換, すなわち g r,i = R r x i c r + c r によって計算していたのに対し, 本提案手法では g r,i = R r Sr x i c r + c r 3 によって計算する. ここで, S r 3 3 は目標の形状を 歪ませる 図 3 要素であり, 4.. で説明する 例示集 合 に対して, 4.3. で説明する 投影 という操作を 行うことで得ることができる. 最後に従来の Shape Matchig 法と同様, パーティ クル i の目標位置 g i を, パーティクル i が属する全て の局所領域での目標位置の平均 g i = g r,i を用いてパーティクル i の位置 x i と速度 v i を v i x i t + h = v i t t + h = x i t + α g i t x i t h i r とし, これ + h f ext t 4 m i + hv i t + h 5 のように更新する. ここで h は 1 タイムステップあた りの時間幅, α,1 外力を表す. ] は硬さに関するパラメタ, f ext は 4.. 変形記述子と例示集合 Marti らの手法は, 例示の効果を実現するために好 ましい変形の集合 例示集合 のうち, その時刻にお ける変形に最も近い変形を探し, その変形に近づくよ うに特別な保存力を計算するというものである. そこ で彼らはまず, グリーンの歪みテンソルを用いて変形 記述子を定義した. 具体的には, 四面体の数が m, 頂 点の数が m の四面体メッシュの変形時の頂点の位置 x 3 m に対し, 四面体 i のグリーンの歪みテンソルを E i 6 として, E x = E 1 E m 6m を変形 x に体す る変形記述子と定義した. なお, グリーンの歪みテン ソルは 3 3 の対称行列として得られるものであるが, ここでは 6 次元のベクトルとして表現している. ここ で, 写像 x E x の値域 F 6m 実現可能集合 と 呼ぶ は非線形な集合である. すなわち, 線形結合 w 1 E x 1 図 3: 拡張した Shape Matchig 法 + w E x は一般には F の要素ではなく, これに 対応する有効な変形形状は存在しない. そこで彼らは, { w k E x k k= } x は初期形状, x k は k 番目の例示形状を表す によって得られる凸包を実現可能集合 F に投 影して得られる集合 E を例示集合と定義した. このよ うに定義された例示集合 E に対し, 各タイムステップ における変形形状を非線形最適化によって投影するこ とで, 特別な保存力の計算に必要な目標となる変形形 状 x を得る. また, この非線形最適化が計算のボトル ネックとなっている. 図 4 左 Marti らが特別な保存力を計算することによって 例示の効果を実現していたのに対し, 本提案手法では Shape Matchig 法における各局所領域の目標の形状 を適切に歪ませる 図 3 ことによって例示の効果を 実現する. まず変形記述子の定義についてであるが, 付録で詳しく説明するように, 式 1 で計算される線 形変換行列 A r は局所領域 r における変形勾配テンソ ルの近似と考えることができ, したがってその歪み成 分である対称行列 S r は右ストレッチテンソルの近似 と考えることができる. そこで本提案手法では, グリ ーンの歪みテンソルの代わりに右ストレッチテンソル

4 E x1 Ex ンするという目的を考えると望ましくないことである. S x1 Sx そこで負の重みを除去するために 最も小さい負の重 みを選び, それを にし, そのときの絶対値を で割 E x S = wk S k った値を残りの全ての重みから引く という操作を, k= E E 負の重みがなくなるまで繰り返し行う. 別の問題としては, 弾性体モデルが例示集合 E のあ E x S x Marti ら の 手 法 る要素が表す変形形状になったまま静止し, 基本形状 に戻らない可能性があるという問題が考えられる. こ 提 案 手 法 れは, 本提案手法では各局所領域の目標の形状そのも 図 4: Marti ら の 手 法 と の 比 較 と 用 い て, 変 形 記 述 子 を S x = S1 Sm の を 変 形 さ せ る 図 3 た め, そ の 時 刻 で の 形 状 と 目 標 6 m と 定 義 す る. な お, こ こ で は Sr を 6 次 元 の ベ ク ト ル と し て 表 現 し て い る. こ こ で, Shape Matchig 法 で は 局 所 領 域 毎 に独立にパーティクルの目標位置を計算するため, 記 述子に対応する変形形状が実際に存在しない場合でも 有効な変形を実現できる点が, 有限要素法を用いた Marti ら の 手 法 と 大 き く 異 な っ て い る. こ れ に よ り, 本提案手法では記述子の単純な線形結合 { k= } wk S x k によって得られる凸包を例示集合 E と定義することが できる. このように定義した例示集合 E に対して, そ の形状が一致してしまうことがあり得るためである. このような問題を避けるため, 上記のような方法で求 め た 重 み に 対 し, 新 た に 導 入 す る パ ラ メ タ β [, 1 を 用 い て w = w + 1 β k=1 wk, wk = β wk k = 1,, に よ っ て得られる重みを用いる. ここで β は 1よりも僅かに 小 さ い β =.995 な ど だ け で も 十 分 に 効 果 が あ り, β が小さくなるほど例示による効果は小さくなる. 図 5は 図 1 a, b と 同 様 の 弾 性 体 モ デ ル を 重 力 下 で 床 に静止させたときに, β の値に応じてどのように例示 の効果が変わるかを示したものである. の 時 刻 に お け る 変 形 形 状 を 線 形 投 影 詳 し く は 4.3. で説明する することによって, 目標となる変形の記 述 子 S, 更 に 局 所 領 域 r に お け る 目 標 と な る 形 状 を 変 形 さ せ る 成 分 S r を 得 る こ と が で き る. 図 4 右 4.3. 例 示 集 合 へ の 投 影 図 5: β の 値 に 伴 っ て 変 化 す る 例 示 の 効 果 基本形状と k 番目の例示形状を表した変形記述子を そ れ ぞ れ S = S x, S k = S x k と 表 す と, 例 示 集 合 E に 対 し て そ の 時 刻 に お け る 形 状 S = Sx を 投 影 す る と は, S に 最 も 近 い 例 示 集 合 E の 要 素 S = k= wk S k を 得 る と いうことである. そこでまず w S k k S S S k= 例 示 に よ る 効 果 の 局 所 化 に 関 す る 拡 張 Marti ら の 手 法 と 同 様, 本 提 案 手 法 に お い て も 例 示 による効果を局所化させる拡張を行うことが可能であ る. そのためには, 局所領域全体を複数の独立したグ ループに分け, それぞれのグループで例示集合を考え, を 最 小 に す る 重 み w1,, w を 計 算 す る. 具 体 的 に は, 投 影 を 行 え ば 良 い. 図 6は 弾 性 体 モ デ ル を 縦 に つ の w = w1 w, L = S S S S グループに分けた例であり, 図中の丸はユーザによる w = L L 1 1 L S S 6 m として 7 を計算すれば良い. ここで, 各タイムステップにおい て L L 1 L は 不 変 で あ る の で, シ ミ ュ レ ー シ ョ ン の 前 に 一 度 だ け 計 算 す れ ば 良 い. 次 に, w = 1 k=1 wk を 計 算する. このような操作だけでは負の重みも許してしまっ ているため, 例示された変形の外挿を行っていること になる. これは, アーティストが変形の様子をデザイ 制 御 点 を 表 し て い る. こ こ で は 重 力 は な く, 弾 性 体 モ デ ル は 腹 部 に 当 た る 部 分 で 空 間 に 固 定 さ れ て い る. また, 各局所領域をそれぞれ独立なグループとする こ の と き, そ れ ぞ れ の グ ル ー プ に お け る 例 示 集 合 は 6 次元空間上に定義される ことによって, 各局所領域 における変形が局所的なふるまいによってのみ決まる という点で, 物理的により自然な変形が表現できる. 図 7は 図 1 a, b と 同 様 の 弾 性 体 モ デ ル を 重 力 下 で

5 基 本 形 状 例 示 形 状 : ユ ー ザ 制 御 図 6: つ の 独 立 し た グ ル ー プ に 分 け ら れ た テ デ ィ 図 8: 円 柱 型 の 四 面 体 メ ッ シ ュ に 円 筒 型 の 三 角 形 メ ッ シュを埋め込んだ例示ベースの弾性体のアニメーショ ンの様子 な し ア ー チ 図 7: 全 体 で 1 つ の グ ル ー プ と し た 場 合 左 と 各 局 所 領 域 を そ れ ぞ れ 独 立 な グ ル ー プ と し た 場 合 右 床に落下させた際の変形を表しており, 左は全体で 1 ツ イ ス ト ウ ェ ー ブ つのグループ, 右は各局所領域をそれぞれ独立なグル ープとした場合を表しており, 前者は全体で一様に例 示の効果が表れているのに対し, 後者は部位によって 例示の効果の表れ方が異なっている. 図 9: 車 型 の 弾 性 体 モ デ ル に そ れ ぞ れ 異 な る 例 示 形 状 5. 結 果 を与え, 同じ初速で壁に衝突させた様子 図 1, 図 6-9は 本 提 案 手 法 を 用 い た 例 示 ベ ー ス の 弾 性 体のアニメーションの様子であり, いずれの例も実時 モデル 頂点数 t sm t proj t tot 間 で 計 算 し て い る. 表 1は そ れ ぞ れ の シ ミ ュ レ ー シ ョ 四角柱 ン の 各 タ イ ム ス テ ッ プ に お け る 計 算 時 間 単 位 は ms 円筒 を 表 し て お り, t sm は 従 来 の Shape Matchig 法 の 計 算 テディ に か か っ た 時 間, t proj は 例 示 集 合 E へ の 投 影 に か か っ 車 表 1: パ フ ォ ー マ ン ス 測 定 結 果 た 時 間, t tot は タ イ ム ス テ ッ プ 全 体 の 計 算 に か か っ た 時 間を表している. なお, レンダリングに要した時間は 含 ん で い な い. 計 測 は Itel Core i7 M6.66 GHz 6. ま と め CPU で 行 っ た. 表 1 か ら 分 か る 通 り, 従 来 の Shape 本稿では例示ベースの弾性変形を実時間で計算す Matchig 法 に 比 べ, 本 提 案 手 法 を 用 い た 場 合 の 計 算 ることができる高速な手法を提案した. 既存手法が有 時 間 の 増 加 は 僅 か で あ る. ま た, Marti ら の 手 法 で は 限要素法に基づいたもので, 非線形最適化が必要であ 類似の条件で計算するのに 1タイムステップあたり数 っ た の に 対 し, 本 提 案 手 法 で は Shape Matchig 法 に 秒程度かかるため, 本提案手法はこれに比べ数百倍程 よる弾性体の表現を拡張することで, 非線形最適化を 度高速であると言える. 更に, 生成されたアニメーシ 用いることなく例示ベースの弾性体を実現している. ョ ン か ら, 本 提 案 手 法 に よ っ て Marti ら の 手 法 と ほ 本提案手法では三次元的な構造を持つ弾性体を扱 とんど同様の例示の効果が実現できていると考えられ っ た が, Shape Matchig 法 の 拡 張 で あ る Chai Shape る. Matchig [1]や Orieted Particles [7]な ど を 組 み 合 わ せることで, 布などの二次元的な構造や, 髪の毛など の一次元的な構造に対しても本提案手法を応用してい くことが将来課題として考えられる. また, その時刻

6 における変形形状だけでなく, 速度や外力, 周囲のオ ブジェクトとの相対位置などの様々な情報を考慮して 例示集合に投影することで, 興味深い効果が得られる 可能性があると考えている. なお, 今回使わせて頂いた車の形状データは Priceto Shape Bechmark に含まれるものである. 文献 [1] Bergou, M., Mathur, S., Wardetzky, M., ad Grispu, E. 7. racks: toward directable thi shells. ACM ras. Graph. 6 July. [] Boet, J., ad Wood, R. D. 8. Noliear Cotiuum Mechaics for Fiite Elemet Aalysis, ed. Cambridge Uiversity Press. [3] Gerszewski, D., Bhattacharya, H., ad Bargteil, A. W. 9. A poit-based method for aimatig elastoplastic solids. I Proceedigs of the 9 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium o Computer Aimatio, ACM, New York, NY, USA, SCA 9, [4] Ijiri,., akayama, K., Yokota, H., ad Igarashi,. 9. Procdef: Local-to-global deformatio for skeleto-free character aimatio. Computer Graphics Forum 8, 7, [5] Kodo, R., Kaai,., ad Ajyo, K. 5. Directable aimatio of elastic objects. I Proceedigs of the 5 ACM SIGGRAPH/Eurographics symposium o Computer aimatio, ACM, New York, NY, USA, SCA 5, [6] Marti, S., homaszewski, B., Grispu, E., ad Gross, M. 11. Example-based elastic materials. ACM ras. Graph. 3 Aug., 7:1 7:8. [7] Müller, M., ad Chetaez, N. 11. Solid simulatio with orieted particles. ACM ras. Graph. 3 Aug., 9:1 9:1. [8] Müller, M., Heidelberger, B., escher, M., ad Gross, M. 5. Meshless deformatios based o shape matchig. ACM ras. Graph. 4 July, [9] Rivers, A. R., ad James, D. L. 7. Fastlsm: fast lattice shape matchig for robust real-time deformatio. ACM ras. Graph. 6 July. [1] Rugjirataao, W., Kaamori, Y., ad Nishita,. 1. Chai shape matchig for simulatig complex hairstyles. Computer Graphics Forum 9, 8, [11] Steiema, D., Otaduy, M. A., ad Gross, M. 8. Fast adaptive shape matchig deformatios. I Proceedigs of the 8 ACM SIGGRAPH/Eurographics Symposium o Computer Aimatio, Eurographics Associatio, Aire-la-Ville, Switzerlad, Switzerlad, SCA 8, [1] hürey, N., Keiser, R., Pauly, M., ad Rüde, U. 6. Detail-preservig fluid cotrol. I Proceedigs of the 6 ACM SIGGRAPH/Eurographics symposium o Computer aimatio, Eurographics Associatio, Aire-la-Ville, Switzerlad, Switzerlad, SCA 6, 7 1. [13] wigg, C. D., ad James, D. L. 8. Backward steps i rigid body simulatio. ACM ras. Graph. 7 August, 5:1 5:1. 付録 : 変形勾配テンソルの近似としての線 形変換行列 ここでは式 1 によって計算される線形変換行列 A r が局所領域 r における変形勾配テンソルの近似になっ ていることを示す. 以下, 添字の r は適宜省略する. Müller ら [8] の定義によると, 式 1 によって計算さ れる線形変換行列 A は, 二次のエネルギー m i Aq i p i 8 i を最小化するものである. ただし q i = x i c, p i = x i c は 初期形状と変形形状における重心から見たパーティク ル i の相対位置を表している. 一方, 連続体力学 [] で は変形勾配テンソルは次のように定義される. まず物 質中のある一点を考え, 初期位置を X, 現在位置を x と表すことにする. 次に, この物質点から無限に近い 位置にある任意の点を考え, 初期位置を X, 現在位置 を x と表したとき, x x = F X X 9 という関係を満たすような F を変形勾配テンソルと呼 び, これはこの物質点の近傍の変形を表している. こ こで, 局所領域の重心点における変形勾配テンソル F が, この局所領域に含まれるパーティクルの変形を近 似していると考えると, F は二次のエネルギー w i Fq i p i 1 i を最小化させていると考えることが可能である. ここ で w i はパーティクル i に関連する重みである. ここで, 重み w i として質量 m i と用いると, 式 1 は式 8 と一 致する. したがって, 線形変換行列 A は変形勾配テン ソル F の近似になっていると考えることができる. また Gerszewski ら [3] は点群ベースの弾塑性体のシ ミュレーションに関して上記と類似の議論を行ってい る.

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