基于异质图神经网络的自动蒙皮系统：合从连衡，相得益彰

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2023-12-22 01:38:14

利用 HGNN 简化三维模型蒙皮

在数字世界中，三维模型在各行各业扮演着举足轻重的角色，从电影和游戏到工业设计和医疗成像。然而，创建高质量的三维模型是一项繁琐的任务，需要艺术家投入大量时间和精力。

人工智能 (AI) 的兴起为简化三维建模过程带来了新的可能性。异质图神经网络 (HGNN) 是一种强大的 AI 技术，能够从异质数据（具有不同类型的节点和边）中学习复杂的关系。

HGNN 如何赋能自动蒙皮

HGNN 能够从不同数据源（例如几何数据、纹理数据和骨架数据）中学习三维模型的复杂结构。通过利用这些多模态数据，HGNN 模型可以生成高质量的蒙皮，准确地反映模型的形状和运动。

自动蒙皮系统

我们的自动蒙皮系统是一个端到端的管道，将多模态数据作为输入，并生成高质量的蒙皮作为输出。该管道包括以下步骤：

数据预处理： 清洗和转换来自不同来源的数据，使其与 HGNN 模型兼容。
HGNN 模型训练： 使用 HGNN 模型对预处理后的数据进行训练，学习三维模型的复杂结构。
蒙皮生成： 使用训练后的 HGNN 模型生成模型的蒙皮。

系统优点

我们的系统具有高度的通用性，可以处理各种三维模型。它适用于创建角色、道具和环境，并广泛应用于游戏、电影和动画等行业。

代码示例

import torch
from torch_geometric.nn import HeteroConv

class HGNN_Model(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.conv1 = HeteroConv({
            ('geometry', 'edge', 'texture'): torch.nn.Linear(10, 16),
            ('geometry', 'edge', 'skeleton'): torch.nn.Linear(10, 16),
            ('texture', 'edge', 'skeleton'): torch.nn.Linear(10, 16),
            ('skeleton', 'edge', 'texture'): torch.nn.Linear(10, 16),
        })
        self.conv2 = HeteroConv({
            ('geometry', 'edge', 'texture'): torch.nn.Linear(16, 32),
            ('geometry', 'edge', 'skeleton'): torch.nn.Linear(16, 32),
            ('texture', 'edge', 'skeleton'): torch.nn.Linear(16, 32),
            ('skeleton', 'edge', 'texture'): torch.nn.Linear(16, 32),
        })

    def forward(self, data):
        x = self.conv1(data.x, data.edge_index)
        x = self.conv2(data.x, data.edge_index)
        return x