[source] SCA
[year] 2005
animating characters being pushed by an external source
真实人被推的数据集 + 修改
确定变形参数
选择反应动作
1. 从推中反应回来不容易，因为经历一系列不平衡中变平衡，难以纯物理模拟这一回复过程。只用Rag-Doll Simulation或 Fall down.
2. 捕获一些日常动作及被推了后的动作
3. 动作间过渡 相似的可以过渡，但相似如何判断？ 数值上的相似与感觉上的相似
4. 修改某一反应动作来适应新的推力
相关工作写的不错。
数据捕获，没有根本性的新动作
物理方法，归为优化，其中Controller方法则为找参数的最优化
track previously recorded motion, 不能产生protective steps
ML, generative model
…
Motion Transition
推到时，转到新的动作上， 使用Offset Vector Q_t ，【实际又是一个PDs了…】
Motion Deformation
施加一个impulse vector给\dot Q_t
分散Impulse到邻近
Synthesis Algorithm
\theta = F(C^i, impulse), 得到变形参数
Q = G(C_t , C^I, \theta)， 合成动作的质量
Oracle
Training:
<C_t, C^I, \theta, Q, impulse>
NN