https://www.reddit.com/r/AR_MR_XR/comments/1169tlq/neural_cloth_simulation/
물리적 기반 시뮬레이션에서 영감을 얻은 비지도 딥 러닝을 통해 의류 애니메이션 문제에 대한 일반적인 프레임워크를 제시합니다. 문헌의 기존 경향은 이미 이러한 가능성을 탐구합니다. 그럼에도 불구하고 이러한 접근 방식은 옷감 역학을 처리하지 않습니다. 여기에서 우리는 감독 없이 사실적인 옷감 역학을 학습할 수 있는 첫 번째 방법론을 제안하고 이후 신경 옷감 시뮬레이션을 위한 일반적인 공식을 제안합니다. 이를 달성하기 위한 핵심은 시뮬레이션 기반 방법론에서 딥 러닝에 이르기까지 모션에 대한 기존 최적화 체계를 적용하는 것입니다. 그런 다음 문제의 특성을 분석하여 설계에 따라 정적 및 동적 직물 하위 공간을 자동으로 분리할 수 있는 아키텍처를 고안합니다. 이것이 모델 성능을 어떻게 향상시키는지 보여드리겠습니다. 추가적으로, 이것은 일반화를 크게 향상시키는 새로운 모션 증강 기술의 가능성을 열어줍니다. 마지막으로 예측에서 동작 수준을 제어할 수 있음을 보여줍니다. 이것은 아티스트에게 이전에는 볼 수 없었던 유용한 도구입니다. 우리는 신경 천 시뮬레이션의 기초를 확립하고 이 영역의 세부 사항에 대한 향후 연구를 안내하기 위해 문제에 대한 자세한 분석을 제공합니다.
