Animating Soft Substances with Implicit Surfaces - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique
Communication Dans Un Congrès Année : 1995

Animating Soft Substances with Implicit Surfaces

Résumé

This paper presents a hybrid model for animation of soft inelastic substance which undergo topological changes, e.g. separation and fusion and which fit with the objects they are in contact with. The model uses a particle system coated with a smooth iso-surface that is used for performing collision detection, precise contact modeling and integration of response forces. The animation technique solves three problems inherent in implicit modeling. Firstly, local volume controllers are defined to insure constant volume deformation, even during highly inelastic processes such as splitting or fusion. Secondly, we avoid unwanted distance blending between disconnected pieces of the same substance. Finally, we simulate both collisions and progressive merging under compression between implicit surfaces that do not blend together. Parameter tuning is facilitated by the layered model and animation is generated at interactive rates.
Fichier principal
Vignette du fichier
SoftSubstances.pdf (111.5 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
fourImg.jpg (70.31 Ko) Télécharger le fichier
PreviousModel.mov (4.37 Mo) Télécharger le fichier
Splitting.mov (1.01 Mo) Télécharger le fichier
SplittingAndFusion.mov (719.48 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
fusion.jpg (181.22 Ko) Télécharger le fichier
Vignette du fichier
pinces.jpg (104.71 Ko) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
Format Figure, Image
Format Autre
Format Autre
Format Autre
Format Figure, Image
Format Figure, Image
Loading...

Dates et versions

inria-00537542 , version 1 (18-11-2010)

Identifiants

Citer

Mathieu Desbrun, Marie-Paule Cani. Animating Soft Substances with Implicit Surfaces. The 22nd Annual Conference on Computer Graphics (SIGGRAPH'95), ACM SIGGRAPH, Aug 1995, Los Angeles, United States. pp.287--290, ⟨10.1145/218380.218456⟩. ⟨inria-00537542⟩
227 Consultations
309 Téléchargements

Altmetric

Partager

More