數字人是計算機技術、人工智慧、自然語言處理、計算機圖形學等技術的綜合應用。作為數字人領域之一的布料模擬在計算機動畫、服裝設計、機器人輔助穿衣等領域具有廣泛的應用。然而，傳統的布料模擬方法存在計算效率低下、精確度不足等問題。為了解決這些問題，麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究團隊開發了DiffCloth和DiffAvatar——兩種基於可微分模擬的創新技術。
這次我們邀請了DiffCloth和DiffAvatar的主要研究者之一，目前在麻省理工學院CSAIL工作，專注於可微分模擬技術及其在布料模擬、數字人生成等領域應用的李一飛老師，給大家在18號中午11：30給大家帶來《DiffCloth & DiffAvatar：可微分模擬驅動的布料模擬學習與最佳化》。
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DiffCloth是一種基於投影動力學（Projective Dynamics）和幹摩擦接觸模型的可微分佈料模擬器，DiffAvatar是專注於透過可微分模擬進行身體和服裝的聯合最佳化，都由麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室（CSAIL）的研究團隊開發。
李一飛是DiffCloth和DiffAvatar的主要研究者之一，目前在麻省理工學院CSAIL工作。他的研究專注於可微分模擬技術及其在布料模擬、數字人生成等領域的應用，李一飛老師也將在北京時間18號11：30am給大家帶來《DiffCloth & DiffAvatar：可微分模擬驅動的布料模擬學習與最佳化》。
課程大綱：
1. 技術原理介紹: 可微分物理/布料與人體互動
2. 核心架構詳解: PD-based 布料模擬/人體服裝協同最佳化
3. 訓練策略: 系統引數識別/物理引數標定
4. 應用演示: 軌跡最佳化/Real-to-Sim 效果/虛擬試衣應用
5.導師答疑
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末
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