%0 Conference Proceedings %T Continuity Editing for 3D Animation %+ Intuitive Modeling and Animation for Interactive Graphics & Narrative Environments (IMAGINE) %+ Analysis-Synthesis Approach for Virtual Human Simulation (MIMETIC) %A Galvane, Quentin %A Ronfard, Rémi %A Lino, Christophe %A Christie, Marc %< avec comité de lecture %B AAAI Conference on Artificial Intelligence %C Austin, Texas, United States %I AAAI Press %P 753-761 %8 2015-01-25 %D 2015 %K Virtual Cinematography %K cinematography %K Narration %K Editing %Z Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI] %Z Computer Science [cs]/Data Structures and Algorithms [cs.DS] %Z Computer Science [cs]/Graphics [cs.GR] %Z Computer Science [cs]/Multimedia [cs.MM]Conference papers %X We describe an optimization-based approach for automatically creating well-edited movies from a 3D animation. While previous work has mostly focused on the problem of placing cameras to produce nice-looking views of the action, the problem of cutting and pasting shots from all available cameras has never been addressed extensively. In this paper, we review the main causes of editing errors in literature and propose an editing model relying on a minimization of such errors. We make a plausible semi-Markov assumption, resulting in a dynamic programming solution which is computationally efficient. We also show that our method can generate movies with different editing rhythms and validate the results through a user study. Combined with state-of-the-art cinematography, our approach therefore promises to significantly extend the expressiveness and naturalness of virtual movie-making. %X Nous présentons une nouvelle approche pour automatiser le montage de films d'animations 3D. Notre approche est basée sur des techniques d'optimisation et complète l'état de l'art, qui s'est surtout préoccupé du problème du placement des caméras virtuelles. Dans cet article, nous nous intéressons exclusivement au problème de la sélection et du montage des caméras. Nous passons en revue les principales causes d'erreurs qui doivent être évitées, et proposons une fonction de coût permettant de pénaliser ces erreurs. Nous introduisons une hypothèse semi-markovienne qui permet de restreindre l'espace des solutions et de proposer des algorithmes de montage rapides et exacts. Nous démontrons la validité de notre approche par une étude utilisateurs qui confirme que les termes de notre fonction de coût contribuent à l'évaluation subjective de la qualité du montage obtenu. %G English %2 https://inria.hal.science/hal-01088561v2/document %2 https://inria.hal.science/hal-01088561v2/file/continuitystyle.pdf %L hal-01088561 %U https://inria.hal.science/hal-01088561 %~ INSTITUT-TELECOM %~ UNIV-RENNES1 %~ UGA %~ UR2-HB %~ CNRS %~ INRIA %~ UNIV-GRENOBLE1 %~ UNIV-PMF_GRENOBLE %~ UNIV-UBS %~ INSA-RENNES %~ INPG %~ INRIA-RHA %~ INRIA-RENNES %~ IRISA %~ IRISA_SET %~ OPENAIRE %~ INRIA_TEST %~ LJK %~ LJK_GI %~ LJK_GI_IMAGINE %~ TESTALAIN1 %~ CENTRALESUPELEC %~ IRISA-D6 %~ UGA-TEST-QUATER %~ INRIA2 %~ UR1-HAL %~ UR1-MATH-STIC %~ UR1-UFR-ISTIC %~ UNIV-RENNES2 %~ TEST-UNIV-RENNES %~ TEST-UR-CSS %~ UNIV-RENNES %~ INRIA-RENGRE %~ INRIA-300009 %~ INSTITUTS-TELECOM %~ UR1-MATH-NUM