一种数据驱动的实时头发运动仿真方法

摘要

本发明公开了一种数据驱动的实时头发运动仿真方法，该方法包括如下步骤：基于预先设定的多段运动序列，对目标头发模型进行离线的高精度运动仿真，并进行预处理得到训练运动数据；构建表示头发发丝之间运动关系的运动相似图，并通过图割方法进行聚类并优化选取最佳代表发丝；通过能量优化方法优化得到蒙皮权重表示的运动简化模型；以实时采集得到的角色运动数据为驱动，基于生成的头发运动简化模型实现高质量的实时头发运动效果。本发明可在大大减少运动仿真计算耗时的同时达到与完全离线仿真类似的效果，可对发丝数量超过十万的角色发型实现实时的高质量运动仿真，效果优于现有方法，且具有通用性强、使用简便等优点。