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概要 ¶
このノードは、トレーニング済みMLモデルを使用して、キャラクタのスキンを変形させることができます。
このノードは
Bone Deform SOPと同じ入力を使用しますが、 Residual Blend Shapes (残差ブレンドシェイプ)用の4番目の入力が追加されています。
各残差ブレンドシェイプは、スキンメッシュ上の変位点を定義します。
内部的には、MLモデルは、残差ブレンドシェイプを組み合わせるウェイトを予測して、静止スキンに補正を適用します。
Note
ML Deformは、ML Pose Serializeのデフォルト設定を使用して作成されたデータセットに対してモデルがトレーニング済みであることを前提としています。 これらの設定は、 Mode が Subskeleton に設定されていて、 Include World Rotation が有効になっている状態です。 また、 Joint Group は、トレーニングデータセットを作成するためにML Pose Serializeで使用されたジョイントグループと一致している必要があります。 これらの要件は、トレーニングにML Train Deformerレシピが使用された場合に満たされます。
一般的な情報は機械学習のドキュメントを参照してください。
パラメータ ¶
Model File
シリアライズされたポーズを入力とし、残差ブレンドポーズのウェイトのタプルを出力するONNX形式のトレーニング済みモデル。
Reload Model
強制的に.onnxファイルをリロードします。
Execution Provider
推論に使用するONNX実行プロバイダを決定します。 デフォルトでは、このノードは、利用可能な最適なプロバイダを選択し、GPUアクセラレーションの使用を優先します。
Automatic
現在のシステムに最適なプロバイダを選択します。 このオプションは、CUDAがインストールされている場合はCUDAを優先し、プラットフォームに応じてDirectML/CoreMLをフォールバックとして使用し、GPUプロバイダが利用できない場合はCPU推論を実行します。
CPU
CPUを使用して推論を実行します。
CUDA
CUDA/cuDNNを使用して推論を実行します。 CUDAおよびcuDNNは、NVIDIAで用意されているパッケージを使用してインストールしなければなりません。
DirectML
Windowsでのみ利用可能です。 Windows Direct Machine Learningライブラリを使用して推論を実行します。
CoreML
MacOSでのみ利用可能です。 AppleのCore MLライブラリを使用して推論を実行します。
Joint Group
Model File のトレーニングに使用されたデータセットに含めるためにポーズをシリアライズするジョイントグループ。
Enforce Joint Limits
有効にすると、ポーズがモデルに渡される前に、指定されたジョイント制限がそのポーズに適用されます。
Joint Limits
ジョイント制限値を含んだ辞書アトリビュートの名前を指定します。
入力 ¶
Skin to Deform
Tissueシミュレーションを行なうプロキシジオメトリによって変形するスキン。
Capture Pose
ボーンサーフェス上のキャプチャウェイト用のキャプチャポーズ。
Animated Pose
変形されたポーズ。 これは使用されず、呼応する出力にそのまま渡されます。
Residual Blend Shapes
残留ブレンドシェイプを含んだパックプリミティブです。 最初の残留ブレンドシェイプは常にウェイト1を加算します。 残りの残留ブレンドシェイプは、適用される前にMLモデルによって予測されたウェイトでスケールされます。
出力 ¶
Deformed Skin
Tissueシミュレーションを経たプロキシジオメトリによって変形するスキン。
