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  • arkit 动作捕捉
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    2021-12-17 23:35:25

    一、ARKit对芯片的要求和系统版本

    ARKit 4.0:运行iOS 14,配置了A12芯片的设备

    ARKit 3.5:运行iPadOS 13.4,配置了激光雷达扫描仪的第四代iPad Pro

    ARKit 3.0:运行iOS 13,人体抠图和人体识别需要A12芯片

    ARKit 2.0:运行iOS 12,芯片要求A9以上

    ARKit 1.5:运行iOS 11.3,芯片要求A9以上

    ARKit 1.0:运行 iOS 11,芯片要求A9以上

    芯片数据:https://www.apple.com/cn/ipad/compare/

    二、ARKit支持iPad

    ARKit 1和ARKit 2需要设备是A9、A10、A11芯片,ARKit 3的人体抠图和人体识别需要A12芯片。

    1、12.9英寸iPad Pro

    第三代 A12X

    第二代 A10X

    第一代 A9X

    2、11英寸iPad Pro

    A12X

    3、9.7英寸iPad Pro

    只销售了3个月,Apple官网未显示该款产品。

    4、iPad Air

    第三代 10.5英寸 A12

    第二代 9.7英寸 A8X 不支持ARKit

    第一代 9.7英寸 A7 不支持ARKit

    5、9.7英寸 iPad

    第六代 A10

    第五代 A9

    6、7.9英寸 iPad mini

    第五代 A12

    第四代 A8 不支持ARKit

    第三代 A7 不支持ARKit

    第二代 A7 不支持ARKit

    三、ARKit对摄像头类型的要求

    ARWorldTrackingConfiguration

    世界跟踪配置(6DOF),只能使用后置摄像头,需要iOS 11以上。图像识别和垂直平面识别,需要iOS 11.3以上。

    ARFaceTrackingConfiguration

    人脸跟踪配置,只能使用前置的TrueDepth摄像头,需要iOS 11以上。

    AROrientationTrackingConfiguration

    方向跟踪配置(3DOF),只能使用后置摄像头,需要iOS 11以上。

    ARImageTrackingConfiguration

    图像跟踪配置,只能使用后置摄像头,需要iOS 12以上。

    ARImageTrackingConfiguration与ARWorldTrackingConfiguration的区别如下:

    1、ARImageTrackingConfiguration当图像快速移动时,也能跟踪上,而ARWorldTrackingConfiguration当图像缓慢的移动,才能跟踪上。

    2、ARWorldTrackingConfiguration依赖IMU(惯性测量单元),当周围环境发生运动时,无法正常工作。比如用户在交通工具上,AR显示的虚拟物体会飘走。

    3、当使用ARImageTrackingConfiguration时,无法使用ARWorldTrackingConfiguration,也就无法使用ARWorldTrackingConfiguration的水平面识别。

    ARObjectScanningConfiguration

    对象扫描配置,只能使用后置摄像头,需要iOS 12以上。

    ARBodyTrackingConfiguration

    人体跟踪配置,只能使用后置摄像头,需要iOS 13以上和A12芯片。

    配置要求:Apple Developer Documentation

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    很多读者对动作捕捉数据如何变成模型动画有很深的疑惑,今天笔者将给大家分享一下动捕是怎么应用于动画制作的工作流

    在制作动画之间,需要先制作一个角色,原画师会提前设计出角色的2D原画

    44208ea20c1605a8dd09c8d53211bb18.png

    有了角色原画之后,就需要建模师将角色模型在三维软件例如Maya或者3DS MAX制作成3D模型(图片均来源于网络所以无法做到对应,大概能参考一下就行)

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    建完模型之后,需要绑定师去做骨骼绑定(很多公司其实建模师和绑定师是同一个人),骨骼的绑定直接影响到模型动起来之后的效果,这个流程除了创建骨骼之外,还有一系列处理蒙皮和权重等问题。

    骨骼是一个模型能够动起来的关键,会严重影响到动捕数据映射的质量。

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    到这,一个完整的模型建模就完成了,接下来就是动作捕捉接入的流程了。

    每家公司的动作捕捉系统,不论是光学还是惯性,都会有一套自己的骨骼模板,骨骼模板就是,动捕系统可以还原的骨骼列表,只有列表中的骨骼才是动作捕捉过程中可以映射数据过来的。

    比如市面上大多数惯性动作捕捉只有一节脊柱,少数高端产品有两节,这就导致了,如果你想捕捉一段妖娆的舞蹈,捕捉数据跟真人数据有细微的差别,模型的背部看起来比较僵硬。因为人的脊柱是可以灵活地呈现一定弯曲姿态的(仅限部分舞蹈演员或者体操演员等),这类动作映射起来不是那么精确。

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    而光学的脊柱通常带有至少两节骨骼,可以较好地还原演员身体姿态,但是光学的价格和惯性的价格差距,只能靠自己去体会了,建议寻找适合的方案进行捕捉。

    到了这一步,动捕棚安排动捕演员开始为动画数据捕捉动作素材,有的是公司自己找的特技演员(类似电影中的武替)

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    动作素材是没有办法直接拿来使用的,产出的素材需要先在动捕软件中做一轮粗修,这一步的工作可以大大降低后期动画师的工作量

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    由于演员的身体信息和角色的身体信息不可能完全一致(身高、臂长等),所以在动捕数据粗修的同时,我们需要对提供的角色和动捕数据做重定向(匹配骨骼)

    最简单的重定向方式,就是直接使用三维软件自带的HumanIK系统,Autodesk的Maya和MotionBuilder都内置了这个系统,可以在建模与动画制作过程中快速切换使用。

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    大多数动捕厂商都会提供MotionBuilder的插件系统,只要将模型做好HumanIK的匹配,你可以快速在三维软件生成一个和人体姿态一模一样的骨骼模型。设置好动作和角色对应关系,动捕演员的动作就能直接映射到模型上了(此处不展开赘述,详细操作可以移步Pro的MotionBuilder教程作为参考)

    完成重定向之后,就可以把动作捕捉数据烘焙到模型上去了,此时的模型就拥有了各种各样的动作。如果需要实时驱动的话,只要完成重定向,然后动捕演员通过动捕软件将数据流实时传输到建模软件或者游戏引擎等第三方工具中就可以了,厂商都会提供对应的插件。

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    https://www.zhihu.com/video/1239888096419753984

    最后一步,动画师会在MotionBuilder里面对动画进行精修,解决各种各样的细节和表现问题,也就是大家看到的最终效果的动画了。

    再跟大家聊五毛钱的题外话,当前动捕和面部结合的问题,很多小伙伴经常关心,A公司的动作捕捉系统和B公司的面捕捕捉系统,能不能结合,这里强调一下(敲黑板)

    动捕和面捕的数据完全是两套数据流,这两套数据流是完全不互相影响的,除了部分面捕带脖子的旋转,但是这个目前都可以在软件里面关掉这个功能,所以,动捕和面捕的合成关键是建模,面捕捕捉是需要对模型的脸部进行数据处理的,以苹果的ARKit为例,需要提前在模型面捕刷好五十多个BS控制器。而更好的面捕效果则需要通过AI技术提前对模型进行处理,分享一个五一天猫活动的直播录屏,对这类项目感兴趣的可以小窗

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    https://www.zhihu.com/video/1240238258472394752
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  • Animoji是一个能与人表情同步的动画表情,它是通过苹果新的Face ID硬件,捕捉用户脸部数据生成表情的同时,从用户语音输入自动生成的同步唇形,达到实时动画表情的符号形式。Animoji是循环的动画,可以通过苹果自己...

    你有了iPhoneX,经常用里面的Animoji么?知道里面的原理么?今天,我们一起来看看大神们如何利用iPhone X把Anmoji玩出另一个境界。

    Animoji是一个能与人表情同步的动画表情,它是通过苹果新的Face ID硬件,捕捉用户脸部数据生成表情的同时,从用户语音输入自动生成的同步唇形,达到实时动画表情的符号形式。Animoji是循环的动画,可以通过苹果自己的短信应用程序记录和发送出去。

    可以说苹果10的新功能“animoji”在实时渲染的3D卡通人物与用户之间搭建了一个交互桥梁,从而拉近了增强现实与消费者的距离。苹果这项技术的实现,得益于2015年收购了瑞士的初创公司Faceshift,后来进一步发展成为Animoji。

    那么它是如何实现的呢?其实苹果Face ID基础技术是一个由点阵投影机,红外摄像机和泛光照明装置组成的全新True Depth摄像机系统。它采用一种双核设计的A11仿生神经引擎,能够执行高达每秒6000亿次实时处理操作。这个技术与iPhone改良的前置摄像头相结合,能够捕捉和分析50种不同的面部肌肉动作,然后在十几种不同的Animoji中对这些表情进行动画处理。最后就我们看到自己的表情与动画角色同步的Animoji了。

    这项技术在发布后,很多人对它产生了浓厚的研究兴趣。对于我们行业内的大神来说更是玩出了花样。这其中包括我们台湾的一个VFX艺术家Elisha Hung。

    他通过Apple的ARKit访问Animoji生成的面部网格,然后提取了里面的数据,将其写入了一个自定义文件。并使用Python SOP将数据导入Houdini里,将其转换成了传统的可编辑的3D文件。

    尽管对于其中的转换过程不是特别清楚,但这从侧面展示了IPhone X可以用来作专业级表演捕捉工具。当然,这不能拿IPhone X来与Andy Serkis的表演相比较,但起码大量的表演可以被大众所接受。

    但上面这位小伙玩的还不是最高端的。来自洛杉矶Kite&Lighting数字工作室的Cory Strassburger将这个概念升级到了一个新水平。他使用iPhone X,一个为手机专门定制的APP,一个自制的头盔装置,和一个Xsens Link性能捕捉服装,竟然玩出了一个全身的动捕设备。你们来感受下这画风~

    Strassburger添加了眼睛动态跟踪,头部动作和改进了混合形状,并将录制的面部数据从iPhone导入到Maya中。

    这个过程大致是这样的:

    用Unity挂接到Apple ARKit上,以60fps速率输出51通道的混合数据。从游戏中导入一个WIP角色头像,将获取的51个数据通道连接到角色,在iPhone本地文件写一个方法将数据记录到文本。从这里复制手机中的文件,并通过写入的转换器运行文本,将文本文件转换成maya格式,然后像往常Unity操作一样驱动混合形状。无需Maya的插件。

    最后,第三个测试Strassburger将脸部捕捉与Xsens紧身衣的全身捕捉相结合,就是下面这个视频我们看到的样子了。

    他这么做的意义是,想看看是否可以用iPhone X是否可以用于虚拟现实游戏中的便宜且快速的面部动作捕捉。

    从Iphone X的Animoji诞生,到艺术家Hung的转换成Maya网格,再到Strassburger一步步测试,最终变成高质量的全身动捕系统,不得不说CG艺术家们的真的很会玩。但,这样的操作也为增强现实领域增添了更多的创作力。

    和苹果公司的其他产品一样,Animoji不是什么革命性的技术,但是苹果公司的迭代对于增强现实来说是一个值得关注的事情,因为它规范了大众消费者的通信动画角色。

    从过去几年来看,苹果和任天堂等公司纷纷搭上这趟车,可以肯定的说增强现实技术会越来越普及。随着科技日益成熟和复杂化,它将成为动画师和角色设计师开辟创新的可能性,这些角色设计师很快就会创作更多动画角色,让人们更多的积极参与进来成为动画角色。

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  • ARKit之路-ARKit概述之一

    千次阅读 2020-06-27 21:46:49
      2017年,在WWDC(World Wide Developers Conference,苹果全球开发者大会)上,苹果公司正式推出了增强现实开发套件ARKitARKit一推出即在科技圈引发极大关注,一方面是苹果公司在科技界的巨大影响力,另一方面...

      2017年,在WWDC(World Wide Developers Conference,苹果全球开发者大会)上,苹果公司正式推出了增强现实开发套件ARKit。ARKit一推出即在科技圈引发极大关注,一方面是苹果公司在科技界的巨大影响力,另一方面更重要的是ARKit在移动端实现的堪称惊艳的AR效果。ARKit的面世,直接将AR技术带到了亿万用户眼前,更新了人们对AR的印象,苹果公司也因此成为移动AR技术的引领者。

      认真研究分析苹果公司的战略,可以发现,苹果玩AR是认真的,而且其决心绝不仅局限于ARKit本身,而是在下一局很大的棋,就像Jobs做iPhone一样。本系列我们就来一探ARKit的究竟,看看ARKit究竟会如何影响下一代移动市场,当然,我们不算八卦、不占六爻,还是实打实的来,从纯技术角度进行探索。

      本系列与苹果主推方向保持一致,采用Swift + RealityKit + SwiftUI + Xcode 。

    (一)什么是ARKit

      神奇如斯,那什么是ARKit?苹果公司官方对ARKit的描述为:通过整合设备摄像头图像信息与设备运动传感器(包括LiDAR)信息,在应用中提供AR体验的开发套件。对开发人员而言,更通俗的理解即ARKit是一种用于开发AR应用的SDK(Software Development Kit,软件开发工具包)。

      从本质上讲,AR是将2D或者3D元素(文字、图片、模型、音视频等)放置于设备摄像头所采集的图像中,营造一种虚拟元素真实存在于现实世界中的假象。ARKit整合了设备运动跟踪、摄像头图像采集、图像视觉处理、场景渲染等技术,提供了简单易用的API(Application Programming Interface,应用程序接口)以方便开发人员开发AR应用,开发人员不需要再关注底层的技术实现细节,从而大大降低了AR应用开发难度。

      ARKit通过移动设备(包括手机与平板电脑)单目摄像头采集的图像信息(包括LiDAR采集的信息),实现了平面检测识别、场景几何、环境光估计、环境光反射、图像识别、3D物体识别、人脸检测、人体动作捕捉等高级功能,在这基础上就能够创建虚实融合的场景。如将一个虚拟的数字机器人放置在桌面上,虚拟机器人将拥有与现实世界真实物体一样的外观、物理效果、光影效果,并能依据现实世界中的照明条件动态的调整自身的光照信息以便更好的融合到环境中,如下图所示。
    在这里插入图片描述
      得益于苹果公司强大的软硬件整合能力及其独特的生态,ARKit得以充分挖掘CPU/GPU的潜力,在跟踪精度、误差消除、场景渲染做到了同时期的高好水平,表现在用户体验上就是AR跟踪稳定性好、渲染真实度高、人机交互自然。

       ARKit出现后,数以亿计的iPhone、iPad设备一夜之间拥有了最前沿的AR功能,苹果公司iOS平台也一举成为最大的移动AR平台。苹果公司还与Unity、Unreal合作,进一步扩大AR开发平台,拓宽iOS AR应用的开发途径,奠定了其在移动AR领域的领导者地位。

    (二)ARKit功能

       从技术层面上讲,ARKit通过整合AVFoundation、CoreMotion、CoreML三个框架,在这基础上融合扩展而成,如下图所示。其中AVFoundation是处理基于时间的多媒体数据框架,CoreMotion是处理加速度计、陀螺仪、LiDAR等传感数据信息框架,CoreML则是机器学习框架。ARKit融合来自AVFoundation的视频图像信息与来自CoreMotion的设备运动传感数据,再借助于CoreML计算机图像处理与机器学习技术,提供给开发者稳定的三维数字环境。
    在这里插入图片描述

       自ARKit 1.0发布以来,ARKit技术日渐完善,功能也日益拓展,到目前,ARKit主要提供如下表所示功能。

    功能描述
    特征点检测(Feature Point)检测并跟踪从摄像头采集图像中的特征点信息,并利用这些特征点构建对现实世界的理解。
    平面检测(Plane Detect)检测并跟踪现实世界中的平整表面,ARKit支持水平平面与垂直平面检测。
    图像检测识别跟踪(Image Tracking)检测识别并跟踪预扫描的2D图像,ARKit最大支持同时检测100张图像。
    3D物体检测跟踪(Object Tracking)检测识别并跟踪预扫描的3D物体。
    光照估计(Light Estimation)利用从摄像头图像采集的光照信息估计环境中的光照,并依此调整虚拟物体的光照效果。
    环境光反射(Environment Probes & Environment Reflection)利用从摄像头图像中采集的信息生成环境光探头(Environment Probe),并利用这些图像信息反射真实环境中的物体,以达到更真实的渲染效果。
    世界地图(WorldMap)支持保存与加载世界空间的空间映射数据,以便在不同设备之间共享体验。
    人脸检测跟踪(Face Tracking)检测跟踪摄像头图像中的人脸,ARKit支持同时跟踪3张人脸。ARKit还支持眼动与舌动跟踪,并支持人脸BlendShape功能,可以驱动虚拟人像模型。
    射线检测(Ray Casting & Hit Testing)从设备屏幕发射射线检测虚拟对象或者平面。
    人体动作捕捉(Motion Capture)检测跟踪摄像头图像中的人形,捕获人形动作,并用人形动作驱动虚拟模型,ARKit支持2D和3D人形捕捉跟踪。
    人形遮挡(People Occlusion)分离摄像头图像中的人形区域,并能估计人形区域深度,以实现与虚拟物体的深度对比,从而实现正确的遮挡关系。
    多人协作(Collaborative Session)多设备间实时通信以共享AR体验。
    同时开启前后摄像头(Simultaneous Front and Rear Camera)允许同时开启设备前后摄像头,并可利用前置摄像头采集到的人脸检测数据驱动后置摄像头图中的模型。
    3D音效(3D Audio)模拟真实空间中的3D声音传播效果。
    景深(Scene Depth)模拟照相机采集图像信息时的景深效果,实现焦点转移。
    相机噪声(Camera Noise)模拟照相机采集图像时出现的不规则噪声。
    运动模糊(Motion Blur)模拟摄像机在拍摄运动物体时出现的模糊拖尾现象。
    自定义渲染(Custom Display)支持对所有ARKit特性的自定义渲染。
    场景几何(Scene Geometry)使用LiDAR实时捕获场景深度信息并转化为场景几何网格。
    场景深度(Depth API)使用LiDAR实时捕获场景深度信息。
    地理位置锚点(Geographical Location Anchor)利用GPS与地图在特定的地理位置上放置虚拟物体。
    视频纹理(Video Texture)采用视频图像作为纹理,可以实现视频播放、动态纹理功能。

       除了上表中我们所能看到的ARKit提供的能力,ARKit还提供了我们看不见但对渲染虚拟物体和营造虚实融合异常重要的尺寸度量系统,ARKit的尺寸度量系统非常的稳定、精准,ARKit尺度空间中的1单位等于真实世界中的1米,因此,我们能在ARKit虚拟空间中营造与真实世界体验一致的物体尺寸,并能正确的依照与现实空间中近大远小视觉特性同样的规律渲染虚拟物体尺寸。

       需要注意的是,ARKit并不包含图形渲染API,即ARKit没有图形渲染能力,它只提供设备的跟踪和真实物体表面检测功能。对虚拟物体的渲染由第三方框架提供,如RealityKit、SceneKit、SpriteKit、Metal等,这提高了灵活性,同时降低了ARKit的复杂度,减小了包体大小。

    参考文献

    1、arkit documents https://developer.apple.com/augmented-reality/arkit/

    展开全文
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