一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置

本文提供了一种基于物理感知深度学习的布料仿真方法及装置，方法包括：获取蒙皮的3D人物模型的运动动作参数；将运动动作参数通过解耦描述符转换成静态描述符和动态描述符；通过编码器分别对静态描述符和动态描述符进行编码处理，得到静态潜在变量和动态潜在变量，并进行相加，得到编码后的特征向量；通过解码器对特征向量进行解码处理，得到3D人物模型的局部布料的变形状态；通过基于物理仿真的损失函数对网络模型进行训练，使得网络学习满足布料和人体的物理约束，并输出布料状态的预测结果。本文旨在利用基于物理仿真的损失函数，使网络学习满足布料和人体的物理约束，实现对布料动态的准确预测。