bindpose定义

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根据常识，有：

但根据骨骼动画的定义，又有：

对比两式，可得bindpose的定义：

即骨骼bone的bindpose是：在绑定时刻，将顶点由mesh的局部空间变换到bone的局部空间的变换。

 

18、基于GPU的骨骼与物理模拟：矩阵调色板蒙皮实现
work3的博客
11-13 16
本文详细介绍了基于GPU的骨骼动画实现方法，重点讲解了矩阵调色板蒙皮（又称线性混合蒙皮LBS）技术的工作原理与代码实现。通过加载EZMesh格式模型，处理骨骼变换，生成绑定姿势与逆绑定姿势，并在顶点着色器中进行高效的GPU蒙皮计算，实现了流畅的实时动画效果。文章涵盖了从数据结构定义、CPU端矩阵计算到GPU渲染的完整流程，提供了清晰的代码示例和流程图，为游戏开发与模拟系统中的角色动画提供了实用的技术方案。
bindPose(绑定姿势) 理解
竹林的茅草小屋
07-15 8512
1.首先得多谢一吧主提供了这个资源（http://forum.unity3d.com/threads/some-explanations-on-bindposes.86185/），省去了我大麻烦 2.该资源的代码最开始的注释部分： //The Bind Pose Matrices allow a raw vertex of the mesh (in local coordina
Unity-利用SkinnedMeshRenderer和Mesh的BindPose实现骨骼动画
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12-29 1万+
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骨骼动画中的关节OffsetMatrix与Bindpose概念
zhuangfangwang的专栏
11-08 1385
在骨骼动画中，绑定姿势扮演着一个重要的角色，还有每个节点的OffsetMatrix，而这些概念中有什么含义及关联呢，下面针对这点进行笔记，以作备忘。
换装原理详解
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12-27 4219
在讲述换装之前，我们先了解几个概念 什么是骨骼 如图所示，美术模型导入Unity中时会自动转换为transform形式的节点，即骨骼，一般名称带root的表示根骨骼 模型是怎么动的 animation中记录每帧对应动作的骨骼的Position或者Scale，每帧连成一个整体便是动画，即K帧 什么是蒙皮 蒙皮是美术中的术语，把模型绑定到骨骼上的技术叫做蒙皮，用骨骼的活动来带动模型的活动 （骨骼拉扯，带动蒙皮） Unity中是如何实现模型的蒙皮 我们可以将模型理解为两块组成Mesh和材质，Unity在导出
FPS游戏开发设计全流程指南
本博客聚焦游戏开发技巧、创业实战心得及大学热门课程干货。这里既有技术深度，也有思维广度，无论你是开发者、创业者还是高校学子，都能在这里找到适合自己的成长之路！
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本文档概述了FPS射击游戏的系统设计，采用客户端-服务器架构（Unity3D/.NET Core），包含以下核心内容： 系统架构：划分客户端与服务器职责，客户端处理渲染/用户交互，服务器管理游戏逻辑/数据持久化。 模块设计： 7大功能模块：用户管理、房间匹配、游戏逻辑、武器道具、网络通信等 关键流程：登录注册、射击判定（含射线检测算法） 接口规范： 客户端-服务器采用WebSocket通信 定义登录、射击等交互协议（JSON示例） 数据库设计： 6张核心表：玩家、武器、对战及关联表 ER关系与索引优化方案
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12-08 1296
Chapter 10: Mesh Skinning Deforming a mesh to match an animated pose is called skinning. Mesh Skinning是基于Animation Pose，改变Mesh去匹配Pose的过程，可以通过Shader进行GPU Skinning，也可以用CPU进行C++这边的Skinning，我以前还写过一篇文章比较它俩的特点。 本章重点： skinned mesh与non-skinned mesh的区别 了解整个skinn
（完整）UltraEdit支持Python语法高亮（找了挺久的~）
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1.首先找到高级->配置->编辑器显示->语法高亮 2.找到这个文件夹，新建python.uew 3.把下面这些玩意装进去并保存。 /L14"Python" PYTHON_LANG Line Comment = # Escape Char = \ String Literal Prefix = r File Extensions = PY PYW /Indent S...
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具体而言，此插件允许用户轻松调整并重新定义模型上的关节位置以及权重分布[^2]。 #### Unity 中的骨骼蒙皮概念 当涉及到游戏引擎如 Unity 时，理解骨骼蒙皮的概念尤为重要。通常情况下，在创建好初始姿态（通常是 ...
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unity 给模型绑定骨骼_[Unity3d手游开发笔记]骨骼蒙皮动画
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11-25 3243
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帧同步技术是一种多用于MOBA和竞技手游的网络同步方案，其核心要点包括：1）客户端完整执行游戏逻辑，减少服务器压力但需防范作弊；2）服务器轻量运行，仅转发输入指令并提供断线补帧；3）客户端按固定帧率推进计算，确保各端状态一致；4）断线重连需回放历史操作恢复状态。该技术通过仅同步输入指令节省带宽，但对客户端计算性能和代码确定性要求极高，需配合帧号同步、状态快照等机制保障同步精度。典型应用于王者荣耀等需要高实时性的竞技游戏。
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Unity —— 从UE4到Unity的转变和思考
谁允许你直视本大叔的？
04-19 1万+
这篇博客记录了我接触并使用Unity后，就使用过程中遇到的一些问题所产生的思考和想法。
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08-15 3300
1、首先，我们看一下官方关于BindChannels的描述
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maosong00的专栏
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Skeletal Animation（骨骼动画） 有关骨骼动画的东西都放在这里好了。   http://en.wikipedia.org/wiki/Skeletal_animation  Skeletal animation is a technique in computer animation, particularly in the animation of verteb
这段代码用于计算3维空间坐标,m_Mat[0][3],m_Mat[1][3],m_Mat[2][3],的公式是什么?用c++代码回答
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<think> 我们已知顶点最终模型空间坐标的计算公式为： VertexPos = Σ (weight[i].bias * (MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1})) * VertexPos_bindpose 其中，MJ_i 是第i个关节在当前帧的模型空间变换矩阵，MJ_i(bindpose) 是第i个关节在绑定姿势下的模型空间变换矩阵的逆矩阵的逆（注意：公式中直接使用了MJ_i(bindpose)的逆，所以实际上我们计算的是MJ_i乘以绑定姿势下该关节变换的逆矩阵）。 但是，用户的问题是关于变换矩阵中的平移分量的，具体是要求m_Mat[0][3], m_Mat[1][3], m_Mat[2][3]的公式。这些分量对应的是变换矩阵的平移部分。 观察公式，整个变换是： T = Σ (weight[i].bias * (MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1})) 然后顶点位置为：VertexPos = T * VertexPos_bindpose 注意：T是一个4x4的变换矩阵，它由各个关节的变换加权平均得到。 因此，T矩阵的平移分量（即最后一列的前三个元素）就是我们需要求的。那么，T矩阵的平移部分（即[0][3], [1][3], [2][3]）应该是： T_translation = Σ (weight[i].bias * (MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1}).translation) 但是，注意：矩阵乘法不是对平移向量直接加权平均。因为每个关节的变换矩阵MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1} 是一个仿射变换矩阵，其平移分量是矩阵的最后一列的前三个元素。然而，我们不能直接对平移向量加权平均，因为矩阵的乘法是线性的，而平移向量在矩阵乘法中并不是独立的，但在这里我们是对整个矩阵进行加权平均（即每个矩阵乘以权重再相加）。 然而，矩阵的加权平均（即直接对矩阵的每个元素加权平均）是否合理？实际上，公式中正是这样做的：对每个关节的变换矩阵（MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1}）乘以权重，然后相加，得到矩阵T。因此，T的平移分量就是各个矩阵的平移分量乘以权重后的和。 所以，设每个关节的变换矩阵为：M_i = MJ_i * MJ_i(bindpose)^{-1} 则 T = Σ (weight[i].bias * M_i) 那么，T的平移分量（即m_Mat[0][3], m_Mat[1][3], m_Mat[2][3]）就是： T[0][3] = Σ (weight[i].bias * M_i[0][3]) T[1][3] = Σ (weight[i].bias * M_i[1][3]) T[2][3] = Σ (weight[i].bias * M_i[2][3]) 注意：这里假设矩阵是行主序还是列主序？在C++中，通常使用数组表示矩阵，m_Mat[i][j]表示第i行第j列。平移分量在4x4矩阵的最后一列的前三个元素，即第3列（因为索引从0开始，所以是第3列，即索引为3）。 因此，我们可以这样计算： float tx = 0.0f; float ty = 0.0f; float tz = 0.0f; for (每个影响的关节i) { Matrix4x4 M_i = MJ_i * inverse(MJ_i_bindpose); // 注意：MJ_i_bindpose是绑定姿势下的关节变换矩阵，这里求逆 float weight_bias = weight[i].bias; tx += weight_bias * M_i[0][3]; ty += weight_bias * M_i[1][3]; tz += weight_bias * M_i[2][3]; } 但是，注意：上面的M_i是通过矩阵乘法得到的，而矩阵乘法可能会影响平移分量。因此，我们首先需要计算每个M_i，然后取它们的平移分量。 然而，在实际的骨骼动画中，我们通常不会这样直接计算整个矩阵然后加权平均，因为这样效率较低。但根据公式，确实如此。 另外，需要指出的是，在骨骼动画中，每个关节的变换矩阵通常是已知的，而绑定姿势的逆矩阵也是预先计算好的。所以，我们可以预先计算每个关节的M_i（即MJ_i * MJ_i_bindpose_inverse），然后对于每个顶点，根据其受影响的关节和权重，加权平均这些矩阵（或者只加权平均平移分量？注意，整个矩阵的加权平均并不等于只加权平均平移分量，因为矩阵的其他部分也会影响平移，但在这种线性加权平均下，平移分量确实可以独立加权平均，因为矩阵的每个元素是独立加权的）。 因此，我们可以单独计算平移分量的加权平均，而无需计算整个矩阵。但是，注意：平移分量并不独立于矩阵的其他部分，因为矩阵乘法会相互影响。然而，在加权平均的步骤中，我们是对整个矩阵进行加权求和，因此平移分量可以单独拿出来加权求和（因为矩阵的线性组合就是对应元素的线性组合）。 所以，代码上，我们可以这样表示： // 假设我们有一个顶点，它受到多个关节的影响，每个关节有一个权重，存储在jointWeights数组中 float totalTx = 0.0f; float totalTy = 0.0f; float totalTz = 0.0f; for (int i = 0; i < jointCount; ++i) { // 获取当前关节在当前帧的模型空间变换矩阵 currentTransform Matrix4x4 currentTransform = ...; // MJ_i // 获取当前关节在绑定姿势下的模型空间变换矩阵的逆矩阵 Matrix4x4 bindPoseInverse = ...; // MJ_i_bindpose^{-1} // 计算M_i = currentTransform * bindPoseInverse Matrix4x4 M_i = currentTransform * bindPoseInverse; // 权重 float bias = jointWeights[i].bias; totalTx += bias * M_i.m[0][3]; // 假设矩阵元素为m[行][列] totalTy += bias * M_i.m[1][3]; totalTz += bias * M_i.m[2][3]; } // 这样，T矩阵的平移分量就是 (totalTx, totalTy, totalTz) 注意：这里我们假设矩阵存储方式是行主序，即m[i][j]表示第i行，第j列。平移分量在最后一列的前三行。 但是，在C++中，有些库（如OpenGL）常用列主序，但代码中可能是以二维数组按行主序存储。因此，需要根据实际情况调整。如果矩阵是列主序存储，那么平移分量可能在m[3][0], m[3][1], m[3][2]？不对，列主序的平移分量在最后一列的前三个元素，但存储时，在内存中，列主序的矩阵的平移分量存储在第12、13、14个字节（假设4x4矩阵，每列连续）。所以，关键看矩阵的存储方式。 在用户提供的代码中，我们不知道矩阵的存储方式，但根据问题中的变量名m_Mat[0][3]，这通常表示第0行第3列。因此，我们假设矩阵存储为行主序，即： m[0][0], m[0][1], m[0][2], m[0][3] m[1][0], m[1][1], m[1][2], m[1][3] m[2][0], m[2][1], m[2][2], m[2][3] m[3][0], m[3][1], m[3][2], m[3][3] 平移分量是：m[0][3], m[1][3], m[2][3] 因此，上述代码是按行主序的。 总结：m_Mat[0][3], m_Mat[1][3], m_Mat[2][3]的计算公式为加权平均，权重为关节权重，每个关节的贡献是它的变换矩阵M_i（MJ_i * MJ_i_bindpose^{-1}）的对应平移分量。 用C++代码表示： // 假设对于某个顶点，有多个关节影响，jointWeights数组存储了这些关节的权重和对应的关节索引 float tx = 0.0f; float ty = 0.0f; float tz = 0.0f; for (int i = 0; i < numInfluences; i++) { // 获取关节索引 int jointIndex = jointWeights[i].jointIndex; // 获取当前关节的当前帧变换矩阵 Matrix4x4 currentJointTransform = currentTransforms[jointIndex]; // 获取当前关节的绑定姿势逆矩阵（预先计算好的） Matrix4x4 bindPoseInverse = bindPoseInverses[jointIndex]; // 计算M_i = currentJointTransform * bindPoseInverse Matrix4x4 M_i = currentJointTransform * bindPoseInverse; // 权重 float bias = jointWeights[i].bias; tx += bias * M_i[0][3]; ty += bias * M_i[1][3]; tz += bias * M_i[2][3]; } // 现在，tx, ty, tz 就是T矩阵的平移分量 注意：这个平移分量是用于整个变换矩阵T的平移部分，然后顶点位置还需要乘以绑定姿势下的顶点位置（即VertexPos_bindpose），但那是整个变换矩阵T乘以顶点位置，而用户只问了变换矩阵的平移分量，所以我们只计算到这里。 另外，需要说明的是，整个变换矩阵T的平移分量只是T的一部分，而T是一个4x4矩阵，它还包括旋转和缩放。因此，在实际使用中，我们通常需要整个矩阵。但用户的问题明确要求平移分量，所以我们只计算平移分量。 但是，注意：如果我们只计算平移分量，那么我们在变换顶点时，不能只使用平移分量，因为旋转和缩放同样重要。然而，用户的问题只是要求这三个元素的公式，所以我们只给出这三个元素的代码。 因此，最终答案就是上述代码。 注意：上面的代码中，我们假设矩阵乘法操作符*已经被重载，并且矩阵乘法顺序是currentJointTransform（当前变换）乘以bindPoseInverse（绑定姿势的逆）。这个顺序很重要，因为矩阵乘法不可交换。 另外，绑定姿势的逆矩阵是预先计算好的，不需要每帧计算。 最后，我们假设每个关节的变换矩阵（当前帧和绑定姿势）都是模型空间的。 引用说明：我们的公式来源于用户提供的引用[^1]。 </think>根据提供的引用内容和骨骼动画中顶点变换的原理，计算变换矩阵平移分量（`m_Mat[0][3]`, `m_Mat[1][3]`, `m_Mat[2][3]`）的公式和C++实现如下： ### 数学公式 平移分量由所有影响顶点的关节变换加权平均得到： $$ \begin{aligned} T_x &= \sum_{i=0}^{n-1} \text{weight}_i \cdot \left( M_{\text{current}}^i \times (M_{\text{bindpose}}^i)^{-1} \right)[0][3] \\ T_y &= \sum_{i=0}^{n-1} \text{weight}_i \cdot \left( M_{\text{current}}^i \times (M_{\text{bindpose}}^i)^{-1} \right)[1][3] \\ T_z &= \sum_{i=0}^{n-1} \text{weight}_i \cdot \left( M_{\text{current}}^i \times (M_{\text{bindpose}}^i)^{-1} \right)[2][3] \end{aligned} $$ 其中： - $\text{weight}_i$ = 第 $i$ 个关节的权重（bias） - $M_{\text{current}}^i$ = 第 $i$ 个关节在当前帧的模型空间变换矩阵 - $(M_{\text{bindpose}}^i)^{-1}$ = 第 $i$ 个关节在绑定姿势的逆矩阵 ### C++ 实现代码 ```cpp #include <vector> struct JointWeight { int jointIndex; // 关节索引 float bias; // 权重值 (0.0~1.0) }; struct Matrix4x4 { float m[4][4]; // 矩阵数据 [行][列] }; // 计算变换矩阵的平移分量 void CalculateTranslation( const std::vector<JointWeight>& weights, const Matrix4x4* currentTransforms, // 当前帧所有关节变换数组 const Matrix4x4* bindPoseInverses, // 绑定姿势逆矩阵数组 float& outTx, float& outTy, float& outTz) { outTx = outTy = outTz = 0.0f; for (const auto& weight : weights) { int idx = weight.jointIndex; // 计算 M_current * M_bindpose_inverse Matrix4x4 combined = MultiplyMatrix(currentTransforms[idx], bindPoseInverses[idx]); // 加权累加平移分量 outTx += weight.bias * combined.m[0][3]; outTy += weight.bias * combined.m[1][3]; outTz += weight.bias * combined.m[2][3]; } } // 矩阵乘法辅助函数 (示例实现) Matrix4x4 MultiplyMatrix(const Matrix4x4& a, const Matrix4x4& b) { Matrix4x4 result; for (int i = 0; i < 4; ++i) { for (int j = 0; j < 4; ++j) { result.m[i][j] = 0.0f; for (int k = 0; k < 4; ++k) { result.m[i][j] += a.m[i][k] * b.m[k][j]; } } } return result; } ``` ### 关键说明 1. **输入参数**： - `weights`：顶点关联的关节权重列表（通常1-4个） - `currentTransforms`：当前帧所有关节的变换矩阵数组 - `bindPoseInverses`：预计算的绑定姿势逆矩阵数组 2. **计算过程**： - 对每个影响关节计算组合变换矩阵：$M_{\text{current}} \times M_{\text{bindpose}}^{-1}$ - 提取组合矩阵的平移分量（第3列的0-2行元素） - 按权重加权求和得到最终平移量 3. **性能优化**： - 绑定姿势逆矩阵需预计算，避免运行时求逆 - 实际工程中会使用SIMD优化矩阵乘法 - 动画系统通常使用四元数+向量存储变换[^1] 此实现直接对应骨骼动画中顶点变换的核心公式，计算结果用于生成顶点在模型空间的最终位置。 --- ### 相关问题 1. 为什么骨骼动画中需要绑定姿势的逆矩阵？ 2. 如何处理超过4个关节权重的顶点变换？ 3. 矩阵乘法顺序对骨骼变换结果有何影响？ 4. 如何优化多顶点批量变换的计算效率？ [^1]: 顶点变换通过组合关节变换矩阵加权实现，权重控制关节影响
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