摘要

我们提出了一种通过无监督深度学习启发的物理基础模拟来解决服装动画问题的一般框架。尽管现有文献中已经探讨了这种可能性，但这些方法尚未处理布料动力学。在此，我们提出了首个能够无监督地学习真实布料动力学的方法，并因此提供了一种神经布料模拟的一般公式。实现这一目标的关键在于将现有的基于模拟的运动优化方案适应于深度学习。随后，通过对问题本质的分析，我们设计了一种架构，该架构能够在设计上自动分离静态和动态布料子空间。我们将展示这种方法如何提高模型性能。此外，这还为一种新颖的运动增强技术打开了大门，该技术显著提高了泛化能力。最后，我们还将展示这种方法允许控制预测中的运动水平。这对艺术家来说是一个前所未见且有用的工具。我们对问题进行了详细分析，以建立神经布料模拟的基础，并指导未来在该领域的具体研究。