由鹿鳴引出的技術探索和見證虛幻引擎MetaHuman快速真實“造人”創舉的一些想法 文：喵蛙種子（也就是夏風我）
先說最重要的，今天喵（我）看了米哈游N0va(鹿鳴）方法的部分技術背景，得知N0va原本布料CG制作流程是以單純物理模擬或單純手工制作關鍵幀來做的，要么耗時要么耗力，
所以不妨把2者結合起來各取優點，同時最重要的是Mihoyo團隊和Leed大學團隊等人使用人工智能演算法，訓練出能把 具有相同的物理特性的布料運動樣子（形狀），放到一起（相同的特征空間）的編碼演算法，圖解如下：
（以下為個人理解）這種方法可以方便的通過一個關鍵幀的圖樣，來推測布料的物理特性（如受重力、阻力等）
甚至就像圖中一樣更加暴力，干脆忽略“物理特性”這一中間程序，在通過手工 得到一個好布料圖樣之后，根據此演算法找到它所在的上圖1的集合，然后在這個有相同布料屬性的裙子庫里，由計算機自動選擇合適的過渡幀，達到KEY（制作）一個關鍵幀就“舉一反三”的效果，通過找關鍵幀這個范例的家族，很容易的使計算機物理模擬布料更好的符合布料本身特性，這是N0va方法設計上很高明的地方，
關于后續的人工智能演算法，明日再繼續研究，此刻我的基礎人工智能知識還不太夠…
！有趣的是，我還有一個奇妙發現：在觀察N0va計劃的布料演算與實際對比時，我發現【圖2】比較靜止時：圖中橙色的部分（有偏差）正好是布料不直接受力（不和腿挨著）的部分，而且一般會把受力預測小，導致預測的彎曲幅度變小（不那么凹/凸）【同時較靜止時主要是凹的預測偏弱】；
通過觀察更高速轉動的【圖3】，我發現同樣是距離腿較遠的布料受力較為不直接，預測的彎曲偏弱，【同時在高速（旋轉）運動時凸的預測偏弱比較多】
有趣的兩個現象也許可以作為未來布料演算優化的重點和方向，對上面兩段里【 】部分的偏差適當修正應該是有很大意義的，
（雖然這樣修正確實有著布料和受力物理資料缺失的現實難度，但是找到合適的優化方向是很重要的，N0va專案也是（部分）因此取得如此大的突破的）
其實在這之前，喵（我）還看了UE4的MetaHuman也就是快速構建真實的人模型的視頻，開始時在想這只是虛擬形象和真實世界物體仿生還有差距，而后我突然驚醒，這就是解決了當今最耗時耗力的人體模型（尤其是臉部肌肉）的真實建模和骨骼影片需要喵！~再看演示視頻效果出奇，操作更是簡單——這不就是某I社的捏人游戲大作AI*少女的翻版嗎，太簡單舒服了吧，之前我可是一個下午都在捏人（人物建模）( * ^▽ ^ )，感覺就十分舒服和期待，而且看到Epic（UE母公司）早已有技識訓累，還收購了好多技術實力很高的相關公司，有遠見有準備！
然后就興奮地下載下來，看看預覽版是什么樣，有什么技術細節，一些發現是UE虛幻引擎他們是這么做人物表情說話動作的：預先設計好不同位置的骨骼影片，然后做一個動作就把這幾個小影片混合在一起
還發現了一個有趣的【圖4】，就是臉部點位圖，預覽版的里面運行就會顯示這個：
然后就聯想到之前網友分享的i社（illusion）的捏臉關鍵骨骼和變形方法——感覺結合起來會爽到飛起~
鏈接如下https://zhuanlan.zhihu.com/p/28471808
防丟我直接存起來一份網頁，需要私我喵~
總之很開心看到設計師們手中的工具越來越好，這也是圖形學發展的一大意義，果然好工具就是要讓用它的行家來發明改進嘿嘿，然后很開心學習到這些，感覺米游社和Epic在做很偉大的事!用技術讓創作不受限！希望以后可以進入miHoYo、Epic這樣既有美術追求又有技術追求的好公司，好好加油！另外知識的海洋很多都在英文網站，多去有意義的學術網站看看吧~
新的一年，祝大家天天開心，在知識的海洋里有所發現( * ^▽ ^ * )
如果有喜歡CG技術和游戲制作的小伙伴（好朋友）請聯系我solaai@126.com吧?
文:喵蛙種子（也就是夏風我的另一個名字，來自一個很好的兔兔朋友 ^ _ ^）
參考資料：N0va論文 http://geometry.cs.ucl.ac.uk/projects/2019/garment_authoring/
文中演示視頻https://www.youtube.com/watch?v=oCoyq6gD3b4
UE的MetaHuman計劃 https://www.unrealengine.com/zh-CN/digital-humans
順帶一提，有道翻譯劃詞翻譯插件好用的，科學上網xiyou好用的~嘿嘿，用來好好學習喲?
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