ANFluid: 基于物理感知模拟与双流纹理学习的自然流体照片动画生成
10月 28, 2024·
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1 分钟阅读时长
Xiangcheng Zhai
Yingqi Jie
Xueguang Xie
Aimin Hao
Na Jiang
Yang Gao
摘要
ANFluid 提出了一种从单张静态图像生成自然流体动画的框架，结合物理感知模拟和双流纹理学习。物理感知模拟用于增强运动的物理一致性，双流纹理学习则通过自监督训练提升纹理预测和内容对齐效果。该方法在不增加模型参数的情况下提升了动画质量，并支持面向动态内容创作的交互式编辑。
类型
出版物
发表在 Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (MM ‘24)
ANFluid 关注如何从单张静态自然流体图片生成动态动画。方法结合了用于物理合理运动建模的物理感知模拟，以及用于提升纹理预测和内容对齐的双流纹理学习。
引用信息：Xiangcheng Zhai, Yingqi Jie, Xueguang Xie, Aimin Hao, Na Jiang, and Yang Gao. 2024. ANFluid: Animate Natural Fluid Photos base on Physics-Aware Simulation and Dual-Flow Texture Learning. In Proceedings of the 32nd ACM International Conference on Multimedia (MM ‘24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 3323–3331.
