AI4Animation 工程

这里尝试非常多次还是没有办法对于里面的demo信息完整打开且没有报错，可以跑的demo。

因此我们在AIAnimation的基础上首先来看看这个工程怎么使用起来。

首先来看重点在角色，我们来看其角色的构造：

上面是两个demo的使用结构，可以看到就一个重要的csharp文件，我们来对比分析。

Original对应的是Siggraph17的内容，Adam对应的是Siggraph18的内容，我们先来看17。

首先看大的结构：

第二个类继承Editor对象，作用是在editor里面形成层级菜单Animation，其余的三个则是分别由另外的三个类来完成。

这三个对象也分别形成了三个子标签菜单项，如上面所示的图。

• 
  NeuralNetwork 这个类，里面只做了一件事情，就是让用户选择NN模型，也就是说这个类处理的是交互UI表现和逻辑，没有其他。NN里面应该包含的信息都在Model这个类里面。下图就是model里面存储的数据结构：
  

  

  然后我们来看接口函数：
  

  

  这边是为了兼容和扩展多种的NN方法设置的接口。
  

  剩下的就是一些Tensor相关的函数，Tensor是对Eigen数据的封装，其真实的计算实现都是由Eigen实现的，这边同时提供了一堆的数据结构关联操作的方法。

  最后model里面涉及的比较重要的内容就是Parameters，这边unity里面主要做的就是加载读取和存储方法。

• Controller 这个类，处理的是Input，主要就是WSADQE. 还有一个很重要的变量是Styles数组，记录的应该是状态权重。
  
• Character 这里做的就是驱动骨架运动。
  

而作为核心的中介数据 Trajectory 这个类，其就是一组数据点数组，并且包含对这个数组，单个点的操作方法。单个点的数据内容很丰富，包括各种变换和状态等：

所有的核心使用方法就是在Update函数里面，这边的做法应该是和AIAnimation里面是一模一样的，我们可以对比一下：

• 只有存在NN模型的情况下，才会执行下面的所有内容。
• Update Target Direction / Velocity

  这里做的就是：
  

  TargetDirection = TargetDirection 与 Trajectory定义的当前位置 跟据 TargetBlending 权重混合。

  TargetVelocity = TargetVelocity 与 Controller输入速度 跟据 TargetBlending 权重混合。

• Update Gait

  Trajectory.Points[RootPointIndex] 的每一个Style的值 = 当前值 和 用户是否点选了要成为该Style 跟据 GaitTransition 权重混合。

• Predict Future Trajectory

  预测的位置 = 当前位置和前一个位置的差值的延续 和 TargetPosition 差值获得

  预测的style = 延续当前的style
  

  预测的方向 = 当前的方向 和 TargetDirection 差值获得

• Avoid Collisions

  保证新的位置可靠，也就是考虑了碰撞。
  

• Input Trajectory Positions / Directions

  给NN.Model喂数据，Trajectory的每一个Point的位置和方向（都是xz轴值）

• Input Trajectory Gaits

  给NN.Model喂数据，Trajectory的每一个Point的Style数组

• Input Previous Bone Positions / Velocities

  给NN.Model喂数据，Joints的每一个关节的位置和速度

• Input Trajectory Heights

  给NN.Model喂数据，Trajectory的每一个Point的高度信息(y轴值)

• Predict【利用模型运算】

  

• Update Past Trajectory (轨迹上 i < RootPointIndex 的点)

  更新Trajectory.Points[i] 的每一个点的信息：i位置=i+1位置的值（意思就是向前取一个点）

• Update Current Trajectory（轨迹上 RootPointIndex 所在的点）

  跟据NN的输出结果来构建一个新的点Trajectory.Points[RootPointIndex]的信息，设置其位置方向

• Update Future Trajectory（轨迹上 RootPointIndex+1 < i < Trajectory.Points.Length的点）

  每个点新的位置 = 每个点原来位置 + 当前方向 与 跟据模型输出值混合得到的距离和方向 差值（这边做了多重的影响差值考虑）
  

• Avoid Collisions

  同 5 做法一致
  

• Compute Posture

  positions、rotations两个数组存每一个joint的变换；

  每个 positions[i] = NN返回结果 * 0.5 + 上一个位置按照上一个方向到达的这一个应该在的位置 * 0.5；

  每个 Velocities[i] = NN返回的结果

• Update Posture

  每个joint的position,rotation直接取上一步数组中对应的值
  

• Map to Character

  transform应用在角色上面