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基于動作捕捉的實時交互影像系統(tǒng)
——以廣州國際燈光節(jié)實時交互影像制作為例

2023-07-27 03:41:58駱駪駪
現(xiàn)代電影技術 2023年7期
關鍵詞:茶客茶杯動作

馬 楠 駱駪駪

1.北京電影學院中國電影高新技術研究院,北京 100088

2.北京電影學院影視技術系,北京 100088

1 引言

動作捕捉(Motion Capture)是指記錄并處理人或其他物體動作的技術,它可以將人類的動作轉化為數(shù)字數(shù)據(jù),并且實時地在計算機圖形中顯示出來。而實時交互影像則是一種通過計算機和傳感器等技術,使觀眾能夠與影像內(nèi)容進行實時互動和交流的影像展現(xiàn)形式。近年來,動作捕捉技術被大量地應用在電影、游戲、虛擬現(xiàn)實和增強現(xiàn)實等領域中,而實時交互影像則通過觸摸屏、手勢識別、姿態(tài)識別等技術進行實現(xiàn)。

但目前通過觸摸屏、手勢識別、姿態(tài)識別等技術實現(xiàn)的實時交互影像在交互方式上較為單一,其交互手段多局限于二維,且不包含物理模擬。此外,由于設備的傳感器精度、算法的處理能力或通信延遲等方面的問題,目前的實時交互影像在交互精度上也存在不足,因此本文提出了一種基于光混動作捕捉技術的實時交互影像系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以使觀眾在三維場景中實時地與虛擬角色進行交互,并可以使其與虛擬物體進行包含物理模擬的高精度實時交互,大幅提高實時交互影像的多樣性和準確度。

2 動作捕捉實時交互影像系統(tǒng)技術基礎

如圖1 所示,實時動作捕捉交互影像系統(tǒng)的技術流程主要分為場景搭建、角色設計和交互實現(xiàn)三個環(huán)節(jié),主要通過三維建模技術,如在傳統(tǒng)建模軟件3ds Max、3D Maya、Cinema 4D 等中進行三維場景建模、材質(zhì)貼圖和燈光構建,并將搭建完成的場景導入實時渲染引擎;在角色設計環(huán)節(jié)中,對虛擬角色進行設計、建模、骨骼綁定,并通過動作捕捉的方式實時驅動角色動作;在交互實現(xiàn)的環(huán)節(jié)中,進行角色交互設計和交互實現(xiàn)等。

圖1 實時動作捕捉交互系統(tǒng)的技術流程

動作捕捉是指通過跟蹤和記錄真實的人體運動過程中,各個標記點在世界空間坐標系下的位置變換過程,以運動數(shù)據(jù)的形式保存下來,再基于得到的運動數(shù)據(jù)驅動虛擬人運動[1]。從早期的機械式動作捕捉設備,物體運動帶動機械被傳感器實時記錄下來,發(fā)展到現(xiàn)在的光學動作捕捉技術和慣性動作捕捉技術,動作捕捉技術廣泛應用于影像制作和數(shù)字人等領域的動作設計和交互功能實現(xiàn)。在技術上,光學動作捕捉技術是由相機發(fā)出紅外光,在標記點上發(fā)生反射,從而捕捉到標記點的絕對位置信息。慣性動作捕捉系統(tǒng)是通過慣性傳感器來捕捉人的關鍵骨骼旋轉信息,通過算法還原人體運動姿態(tài),如圖2 所示。光學相比于慣性,追蹤準確性更高,但由于光線容易受到干擾,其對于場地的要求也更加高。因此,本文采用了光混動作捕捉系統(tǒng),能夠彌補光學動作捕捉中標記點丟失等不足。

圖2 動作捕捉系統(tǒng)操作流程圖

交互影像源于20 世紀80 年代開始發(fā)展的電子信息技術和當代新藝術形式觀念的融合。其本質(zhì)是通過信息采集技術裝置,在空間中采集需要的數(shù)據(jù)信息,介入計算機系統(tǒng)對數(shù)據(jù)進行運算處理,再根據(jù)需要的交互反應進行展現(xiàn),從而達到和觀眾互動的效果。交互影像具有沉浸性、交互性、多感知性等特點,這些特點能更好地表現(xiàn)畫面信息,帶來更佳的視覺效果。

3 動作捕捉實時交互系統(tǒng)的搭建

動作捕捉實時交互系統(tǒng)主要由動作捕捉系統(tǒng)和實時交互系統(tǒng)組成。

3.1 動作捕捉系統(tǒng)搭建

實時動作捕捉系統(tǒng)使用的是基于諾亦騰光慣混合技術的Noitom VTS 套裝,包括8 枚PCC 光學攝像頭,慣性數(shù)據(jù)收發(fā)器和光慣混合追蹤模塊。將光學攝像頭使用桁架架設在使用場地上方,桁架下沿一般為2.8m~3m。光學攝像頭通過網(wǎng)線與PoE 交換機進行連接,數(shù)據(jù)收發(fā)器將捕捉到的實時動作捕捉數(shù)據(jù)輸入VTS Manager 系統(tǒng)。在全局設置中,在數(shù)據(jù)網(wǎng)絡IP 框中選擇攝像頭對應的IP 地址,在SIK 選項卡中為對應的頻段選擇對應的編號。

在場地搭建完成后,對動作捕捉系統(tǒng)進行搭建。首先進行相機校準和地面標定,在VTS Manager 相機管理模塊的一級界面中確認相機上線數(shù)量和幀率是否和硬件設備預設匹配,之后對場地進行掃場計算以及地面標定。標定結束后,在慣性管理模塊采集慣性數(shù)據(jù),采集完成后,活動光混部位以及道具使用的光混追蹤模塊,使之進入光混匹配狀態(tài)。在數(shù)據(jù)采集完成后,進行人體姿態(tài)校準,在人體追蹤的二級界面中,選擇對應人體進行姿態(tài)校準,按照校準人型全流程A-T-V-B-P 進行校準。對采集到的實時動作數(shù)據(jù)進行輸出,打開MoCap 輸出開關,選擇對應的協(xié)議。如圖2所示操作流程,實時動作捕捉交互系統(tǒng)包含了兩臺計算機節(jié)點,計算機節(jié)點1負責收發(fā)實時動作捕捉數(shù)據(jù),計算機節(jié)點2負責通過實時渲染引擎實現(xiàn)實時交互部分設計。我們將兩臺計算機接入了PoE 交換機中,即與諾亦騰設備接入了同一局域網(wǎng),因此在同一局域網(wǎng)中,可選擇通過TCP 網(wǎng)絡協(xié)議進行數(shù)據(jù)傳輸。

3.2 實時交互系統(tǒng)搭建

如上文所述,計算機節(jié)點2 與計算機節(jié)點1 接入了同一局域網(wǎng)中,主要負責在實時渲染引擎中實現(xiàn)實時交互部分的設計。我們采用虛幻引擎5(Unreal Engine 5,UE5),負責實時交互的實現(xiàn)和渲染輸出。在計算機節(jié)點2 打開UE 工程文件,安裝Neuron Live Link 插件,版本為1.2.16,使動作捕捉的數(shù)據(jù)能夠實時傳輸?shù)接嬎銠C節(jié)點2 中。搭建完成的動作捕捉實時交互系統(tǒng)如圖3所示。

圖3 動作捕捉交互系統(tǒng)搭建示意圖

4 動作捕捉實時交互影像具體制作

動作捕捉實時交互影像具體制作主要包括主題內(nèi)容設計、角色和角色動作設計制作以及交互內(nèi)容設計實現(xiàn)等三個部分。

4.1 內(nèi)容設計制作

在沉浸式影像內(nèi)容上,筆者選擇了展現(xiàn)廣東地區(qū)的茶文化。據(jù)《廣東新語》說,廣東種茶始于唐代,唐代曹松把茶種移植到南海西樵山,拉開了廣東茶文化的序幕。通過設置實時動作捕捉角色——茶客,展示傳統(tǒng)茶館中的喝茶習慣,與觀眾進行實時交互展示。

在Cinema 4D 中搭建茶樓的模型,借鑒傳統(tǒng)茶樓風格,在中間放置傳統(tǒng)方桌椅子,桌上擺放茶碗茶壺,以供客人喝茶聊天。在茶樓場景的左側設置柜臺,負責結賬等事宜。將搭建好的場景導入UE5,添加材質(zhì)、燈光等細化環(huán)節(jié),最后形成茶樓內(nèi)部的景象,如圖4所示。

圖4 茶樓三維場景效果圖

人物角色上設置了兩個實時動作捕捉角色,分別為茶客和店小二,在茶館中負責與觀眾進行實時交互的部分。實時動作捕捉角色由演員穿戴動作捕捉設備,將采集到的動作捕捉數(shù)據(jù)傳輸?shù)綄崟r渲染引擎中的角色上,由演員控制角色與虛擬場景中的物體實現(xiàn)交互動作。在動作上,店小二演員需要給茶客上茶、倒茶和續(xù)茶。茶客的演員需要完成叩手茶禮,即彎曲手指,叩手指關節(jié),然后進行喝茶動作,如表1所示。

表1 角色動作設計

筆者使用C4D 建模軟件對茶客和店小二的角色形象進行建模,分別如圖5、圖6 所示。在骨骼綁定過程中,由于實時動作捕捉是以諾亦騰Perception Neuron Studio(PNS)系統(tǒng)設定的骨骼模板進行動作捕捉的,因此綁定需要符合諾亦騰PNS 針對于實時動作捕捉的綁定規(guī)范,PNS 綁定規(guī)范參考圖7。

圖5 店小二角色建模和骨骼綁定

圖6 茶客角色建模和骨骼綁定

圖7 PNS綁定規(guī)范

4.2 角色實時交互實現(xiàn)

在角色的實時交互實現(xiàn)上,根據(jù)腳本設計,需要實現(xiàn)店小二手持茶壺,向茶杯倒水的效果,主要需要解決的問題是精準地實現(xiàn)虛擬角色與虛擬物體的實時交互效果,要求虛擬物體按照腳本的設定配合虛擬角色的動作。為實現(xiàn)該效果,本文提出了兩種解決思路:一種是在虛幻引擎中通過編寫藍圖來實現(xiàn)交互,一種是通過動作捕捉設備實現(xiàn)。根據(jù)角色動作腳本的設置,角色會與茶杯和茶壺兩個虛擬物體進行交互。

方案一的主要思路是通過UE5 的藍圖功能來實現(xiàn)交互。在UE5 中新建Actor 藍圖類,在組件里添加茶杯的靜態(tài)網(wǎng)格體組件和碰撞體,并將碰撞體設置為可生成重疊事件。根據(jù)茶客動作腳本,需要實現(xiàn)拿起茶杯的動作,動作可分解為:識別手碰到茶杯——茶杯附著在手上——茶杯跟隨手運動。首先需要讓系統(tǒng)識別到角色的手碰到了茶杯,在角色藍圖中添加類型轉換節(jié)點,用于檢測和人物重疊的事件Actor 是否為茶杯。下一步需要實現(xiàn)將茶杯附著在手上,我們通過在角色骨骼添加插槽來實現(xiàn)。將茶杯通過骨骼插槽與角色的特定位置綁定,在骨骼插槽處將茶杯與手的位置調(diào)整到最佳,并將對象添加到組件,連接角色骨骼網(wǎng)格體(圖8)。此時,當角色觸碰到茶杯,茶杯就會附著在左手位置,跟隨人的手部進行運動。但編寫藍圖的方案存在很大的局限性,因為藍圖編寫對每個道具的狀態(tài)和使用方式都進行了限制,演員需要嚴格的按照道具的設定進行表演,所以會一定程度上減弱交互性。

圖8 藍圖交互實現(xiàn)

在此基礎上,我們設計了方案二,通過動作捕捉道具的位置來實現(xiàn)實時交互。按照動作腳本的設計,角色的交互主要體現(xiàn)在茶客、店小二和茶杯等道具的交互上。整體思路是在動作捕捉角色動作的同時,將需要實時交互的物體模型與剛體綁定,捕捉到的剛體運動數(shù)據(jù)即為場景中物體的運動數(shù)據(jù)。在VTS Manager 系統(tǒng)中設備管理的二級界面里添加道具(圖9),在剛體上裝上傳感器,對道具信息進行編輯和管理,將茶壺設置道具名稱為“teapot”,將茶杯設置道具名稱為“teacup”。選擇對應ID 的光混追蹤模塊,并導入對應識別的道具模型自定義光混追蹤模塊與道具的offset,以實現(xiàn)精準定位和適配。在UE5 中,選擇茶杯的靜態(tài)網(wǎng)格體,在細節(jié)面板中添加Live Link Component Controller 組件,在Subject Representation 中選擇對應的道具,此時道具的位移數(shù)據(jù)就已經(jīng)傳輸?shù)経E5 的靜態(tài)網(wǎng)格體中。

圖9 在VTS Manager 中添加道具

為了便于精確調(diào)整道具在場景中的位置,需要將場景和道具的位置歸零,使用相對位移驅動道具,才能使得道具出現(xiàn)在正確位置。調(diào)整道具位置可以通過VTS Manager 的平移修正和Live Link 中的offset,VTS 中平移修正改變的坐標數(shù)值是UE 中的1%,因此可以計算出精確位置來進行調(diào)整。調(diào)整完畢后,人手朝對應位置轉動,茶壺就會實現(xiàn)向茶杯傾倒效果(圖10)。

圖10 茶壺向茶杯倒水實現(xiàn)效果

通過在實時性、精確性和完整性上對兩種方案進行測試,在實時性上,方案一只需要動作捕捉人物,而方案二增加了兩個動作捕捉道具,所以方案一優(yōu)于方案二。在精確性上,由于方案一中角色碰到道具后,道具將直接綁定在角色手上,綁定的位置預先設定,所以影響精確度的因素主要在于引擎中交互物體碰撞體的大小、形狀以及演員手的位置。如果碰撞體過大或者身體的其他部位誤碰到了道具,也會使道具綁定在相應位置。方案二中,道具在手中的方向和運動位置都是實時的,演員需要記住剛體結構的位置點和運動走向,來防止手部穿模以及茶壺傾倒方向錯誤等。在完整性上,方案一無法實現(xiàn)第二次相同動作,只能進行一次交互,方案二則可以反復實現(xiàn),更具有靈活性和可操作性。綜上所述,實時交互影像制作最終采用方案二。

將計算機節(jié)點2 通過HDMI 線連接一臺投影,本測試使用的是極米(XGIMI)NEW Z8X 投影,連接完成后,UE5 中的實時渲染畫面就被投影在墻面。根據(jù)畫面的設計調(diào)整演員和道具的位置,此時,兩位動作捕捉演員的動作實時傳輸給茶客和店小二這兩個虛擬角色?;趧幼鞑蹲降膶崟r交互影像系統(tǒng)的最終效果如圖11 所示,現(xiàn)場畫面如圖12 所示,該系統(tǒng)能夠實現(xiàn)動作腳本的設定動作,例如當動作捕捉演員拿起道具做傾倒動作時,實時渲染畫面就會顯示店小二給茶客倒水的畫面。

圖11 店小二給茶客倒水最終畫面效果

圖12 動作捕捉實時交互影像系統(tǒng)最終實現(xiàn)效果

5 結語

本文在廣州國際燈光節(jié)項目基于動作捕捉的實時交互影像的設計和制作中,通過實時渲染引擎的藍圖功能和動作捕捉道具位置兩種方法,實現(xiàn)了虛擬角色和虛擬物體的實時交互功能,豐富了實時交互影像的交互多樣性、大幅提升了交互精度。目前,該技術在虛擬直播、沉浸式展覽等領域也具有創(chuàng)新內(nèi)容呈現(xiàn)形式、增強影像交互性等重要意義。未來隨著沉浸式交互影像在國內(nèi)外的不斷發(fā)展,動作捕捉技術也會被廣泛地運用到交互式影像的設計和制作中,為交互影像的內(nèi)容創(chuàng)新帶來更多的可能。

作者貢獻聲明:

馬楠:設計全文框架,搜集文獻資料,實驗測試,撰寫并修訂論文,全文文字貢獻80%;

駱駪駪:修訂論文結構及論文規(guī)范,全文文字貢獻20%。

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