基于物理的流体动画加速技术的研究进展

基于物理的流体动画技术一直是计算机图形学领域里最为活跃的研究方向之一,且其最近几年的发展非常迅猛.然而由于该技术需要求解复杂的非线性运动方程,而实时性又是计算机图形应用的一个重要需求,因此如何提升其计算效率始终是个挑战性问题.文中对目前基于物理的流体动画技术在加速技术方面的研究进展进行了详细地分析和总结,针对计算过程的每一个步骤分别进行了剖析,从流场元素的高效表达、紧凑的计算网格、高效计算方法、硬件并行处理等方面做了详细展开,并由此给出一些启示性思路,如混合表达的方法等,以实现实时的流体动画效果.

耦合几何特征的高精度流体动画建模方法

动漫制作中涉及到大量的流体动画特效,视觉逼真性是它们的基本追求.然而,传统的物理模型计算代价高、效率低且流体细节易丢失.针对这些问题,文中提出一种耦合几何特征的高精度流体动画生成方法,通过利用不同流体细节(如水面和水花)之间的相关性提高计算效率和计算精度.该方法首先建立几何模型,对流体表面易于产生流体细节的区域即细节敏感区域进行定位、量化和跟踪.然后将几何模型与高精度流体动画物理模型相耦合,通过将几何模型中的定位量化函数映射为粒子密度函数,以此调整物理模型中的粒子集,从而更有效地产生高精度的流体水面和水花等细节效果.实验结果表明,文中方法能够提高流体动画计算的效率和精度,高效地生成更具有视觉真实感的流体动画.

基于几何特征的流体动画控制方法

在流体动画中,流体控制是生成可控流体运动的关键技术.为产生视觉逼真、行为可控的流体动画效果,提出一种基于几何特征的流体控制方法.首先通过构建流体形状的时变几何分区,实现对可控流体形状的表达及动态跟踪;在此基础上设计异构控制模型,以增强流体运动控制的灵活性,该模型采用了带约束优化的刚性控制和基于弹簧模型的柔性控制2种方法;最后将异构控制模型与高精度流体物理模型相耦合,生成视觉逼真的可控流体运动效果.实验结果表明,该方法能够在保持流体角色形状的同时产生丰富的流体细节,满足动画师的设计需求.

流体动画方法综述

介绍了二维流体和三维流体动画方法。流体动画制作分为两步:流体表面建模和流体绘制。二维流体建模主要采用参数建模方法,基于傅立叶变换原理,合成波动的二维流体表面。三维流体建模一般基于Navier-Stokes流体方程,利用流体内部的速度建立流体表面的方程。流体绘制主要采用光线跟踪方法。流体动画的挑战和发展方向在于:流体动画控制、实时绘制、细节表现。

流体动画中混合表达的研究

基于物理的流体动画是计算机图形学研究的热点之一,然而不管是欧拉法、SPH方法或LBM方法,这些基于物理的方法意味着繁重的计算量,均需要求解复杂的非线性运动方程。由于这些方法都有各自的优缺点,一方面对细节处理的能力不同,另一方面计算耗费有差别,最近几年许多研究者开始探索混合表达的思路,力图对效率和细节进行权衡。因此从目前流体动画的研究方法入手,重点讨论了各类方法的混合使用。提出了不同的混合表达的思路,并指出了混合表达的难点在于各类方法在不同方法计算界面上的一致性问题求解,只有解决好一致性问题才能避免计算错误。未来这方面的研究将集中在多种方法的混合使用上,而且重点在于如何保证守恒量在融合过程中得到满足。

流体动画背后的物理原理

过去的十年,计算机图形业一直专注于制造烟雾、水、火的真实效果。而现在,这个行业开始转向创作面部表情、毛发和衣服运动的真实效果。但是尽管如此,由于基于物理的计算复杂的限制和光照计算机的耗时性,设计一个交互设计更为方便,能达到实时性,几乎完全真实地体现自然界中各种流体动画的系统,仍然是一个很有挑战性的问题,还存在很多课题值得深入研究。

流体动画生成方法研究综述

计算机图形学下的真实感流体动画生成技术,在影视特效和广告、三维游戏开发、虚拟现实等领域有着重要的应用价值。文章回顾了近些年来流体动画的发展趋势,将其研究成果归纳为三类:经验方法、物理方法和数据驱动方法,并总结这些方法的优缺点。其中重点介绍了主流的物理方法和最新发展的数据驱动方法。

基于物理及数据驱动的流体动画研究

主要针对近年来流行的基于物理及数据驱动的各种流体动画模拟算法及其应用给出了一个全面的前沿性综述.首先,对传统的基于物理的流体模拟加速方法进行了综述和总结,同时给出了此类方法中各种算法的优劣性分析;其次,对现有的基于数据驱动的多种算法进行了综述和分析.特别地,将现有的数据驱动方法归结为3类,即数据插值法、数据预计算方法和基于深度学习的方法.并且,进一步讨论了基于数据驱动的流体动画模拟算法的几个关键问题以及其研究趋势与方向.

基于物理的流体动画加速技术的研究进展

大学物理是一门基础学科,对其研究与应用有一定现实意义。大学物理一般都与其它技术结合应用,在某个领域中取得一定成绩。基于物理的流体动画技术是计算机图形学中常用技术,对研究计算机图形学领域中动画技术有一定意义,从不同方面阐述基于物理的流体动画技术的研究进展,希望能为研究物理的流体动画加速技术的学者提供理论参考依据,促进流体动画加速技术的发展。

基于几何特征的流体动画控制方法

本文简单介绍了基于几何特征的流体动画控制方法应用的必要性,针对基于几何特征的流体动画控制方法应用的效果性,以及基于几何特征的流体动画控制方法物理模型进行了深入的探讨和分析。

Flash轻松制作“流体”动画

在课件制作中,常常需要制作像水流、电流、电子流、磁力线(流)、气流等“流体”的动画,尤其是讲飞机升空原理时,当飞机飞行时,由于机翼上下表面的形状不同,使得机翼上下气流速度不一样,压强也就不一样,从而产生一个压力差,使飞机得到升力。像这样的例子,用小黑板画图或使用实物模型都很难表现清楚,但用“流体”动画课件,却很容易把机翼上下气流行程及流速等表现出来,使教师易于解释、学生易于理解。

一种骨架驱动的近岸涌浪动画合成方法

大面积水面及波浪的快速建模与可控动画一直是计算机图形学研究的热点问题之一,但是由于天然波浪的复杂性与不规则性,现有的波浪模拟方法无法在计算效率与真实感之间很好地权衡.针对此问题,以近岸涌浪为对象,研究波浪形态特征的表示与提取方法,快速生成可控的波浪动画.首先以波浪视频为数据源,利用数学形态学算法从水面视频图像中提取出涌浪骨架特征;然后根据此特征控制涌浪形状与高度,重用高度场数据生成可控的更加多样的近岸涌浪运动形态,克服了流体动画计算效率低下且难以交互控制的缺点.实验结果表明,所提出的方法能够以简单、直观的控制方式,快速实现用户期望的变形效果.

关于流体模拟细节增强技术的研究

基于物理的流体动画技术一直是计算机图形学领域研究的重点,但是之前大多数研究一直针对的是如何对流体模拟进行加速,而文章对于如何更加精细的模拟流体做了全面的综述,重点从模拟方法、界面重构、边界控制及算法优化方面做了介绍与分析。

一种基于涡方法的烟雾扩散动画模型

烟雾的扩散现象的模拟是一个令人感兴趣的领域。本文在分析了真实的烟雾在室内扩散的特点的基础上,提出了一种基于涡粒子法的烟雾模拟方法。充分考虑了烟雾粒子的边界条件,利用八叉树网格来划分空间,计算了涡对速度场的影响。用粒子系统实时模拟了烟雾在室内无风条件下从室内扩散到室外的效果。实验结果表明,用本文中的方法模拟的烟雾具有丰富的流体细节,和较高的计算效率。

一种自适应的粒子水平集算法

在基于物理的流体动画中,准确而高效地跟踪流体运动界面是提高仿真效果的关键.针对传统算法存在耗散大、效率低等问题,提出了一种自适应的粒子水平集算法.通过建立耗散函数估计的重要性采样模型,获取自适应优化规则;然后基于该优化规则,定义窄带上的局部特征尺寸函数和累积变形率,构建采样点分布的随机过程,在此基础上进行流体界面跟踪计算的优化.实验及应用结果表明:该方法能有效利用计算资源,在界面跟踪的精度与效率方面均优于原有方法,能够得到满足需求的仿真效果.

可互溶液体的真实感模拟

液体互溶混合现象在日常生活中非常常见,但是由于不同液体之间的交互扩散过程非常复杂,对于这类现象的真实感模拟非常困难.为此,提出一种基于体积函数的方法来模拟液体之间的互溶扩散现象.该方法中,流体方程采用二阶精度的有限体积法求解,通过在每个计算网格单元中跟踪记录每种液体组分在网格单元内所占的体积比例,来模拟不同液体之间的交互扩散过程;并利用基于八叉树的自适应网格细分算法对计算过程进行加速.实验结果表明,与已有方法相比,文中方法更加稳定,更容易获得细节丰富的液体交互模拟结果.

Spatially adaptive long-term semi-Lagrangian method for accurate velocity advection

We introduce a new advection scheme for fluid animation.Our main contribution is the use of long-term temporal changes in pressure to extend the commonly used semi-Lagrangian scheme further back along the time axis.Our algorithm starts by tracing sample points along a trajectory following the velocity field backwards in time for many steps.During this backtracing process,the pressure gradient along the path is integrated to correct the velocity of the current time step.We show that our method effectively suppresses numerical diffusion,retains small-scale vorticity,and provides better long-term kinetic energy preservation.