zbrush怎样画椭圆（研究员带来AdaptiveBrush绘画工具）
zbrush怎样画椭圆（研究员带来AdaptiveBrush绘画工具）其中，团队在每个时间步中计算主导方向作为约束优化问题的解决方案。AdaptiBrush主要围绕三个关键的设计选择进行构建。自适应通用可预测带状笔刷AdaptiBrush则可以利用舒适的手臂和手腕运动来扩展六自由度控制器支持的操作空间，同时可以避免不可预测的笔刷行为。现有的Ribbon Brush利用固定控制器轴的方向来计算直纹曲面的方向。社区有直接使用特定控制器轴的方向作为直纹曲面的方向，亦有使用特定的控制器轴作为近似的带状法线，并将直纹曲面方向定义为固定轴方向与控制器轨迹切线的叉积，从而得出与所述控制器轴严格正交的直纹曲面。使用前一种方法改变直纹曲面方向，或使用后一种方法显式改变直纹曲面法线都需要用户旋转控制器。遗憾的是，人类在持续运动中旋转手腕的能力有限，从而影响了用户按照意愿定向控制器的能力。在连续运动过程中，由于人体关节的自由度和运动范围有限，特定控制器的方向难以实现。即便可以实现
（映维网Nweon 2022年05月11日）从Tilt Brush到GravitySketch，在VR艺术应用使用不同类型的画笔进行空间创作越发流行。所以，社区正致力于不断提升相关体验。在名为《AdaptiBrush: Adaptive General and Predictable VR Ribbon Brush》的论文中，由加拿大不列颠哥伦比亚大学和墨西哥泛美大学组成的研究团队就针对一种笔刷提出了自己的优化方案。
熟悉上述VR创作工具的用户应该不会对Ribbon Brush感到陌生。这种笔刷允许你绘制出如同丝带般的带状图形。就技术方面，系统通过沿六自由度控制器尖端追踪的空间轨迹或路径扫掠固定长度的直线来定义带状几何体。
尽管现有的Ribbon Brush笔刷界面可以有效地绘制简单的带状几何图形，但它们在操作空间方面存在限制，并且可以在看似自然的手势下生成意外的伪影，从而影响绘图效率和创作质量。所以针对这个问题，团队提出了所谓的AdaptiBrush。
简单来说，现有应用在手腕旋转方面存在不足的方面，而团队的方案能够允许用户舒适地通过手臂和手腕运动来扩展操作空间。他们表示，这种自适应通用可预测VR带状笔刷可允许用户轻松地绘制复杂的带状图形。
现有的Ribbon Brush利用固定控制器轴的方向来计算直纹曲面的方向。社区有直接使用特定控制器轴的方向作为直纹曲面的方向，亦有使用特定的控制器轴作为近似的带状法线，并将直纹曲面方向定义为固定轴方向与控制器轨迹切线的叉积，从而得出与所述控制器轴严格正交的直纹曲面。
使用前一种方法改变直纹曲面方向，或使用后一种方法显式改变直纹曲面法线都需要用户旋转控制器。遗憾的是，人类在持续运动中旋转手腕的能力有限，从而影响了用户按照意愿定向控制器的能力。
在连续运动过程中，由于人体关节的自由度和运动范围有限，特定控制器的方向难以实现。即便可以实现，其都需要令人不适的手腕扭转。
自适应通用可预测带状笔刷AdaptiBrush则可以利用舒适的手臂和手腕运动来扩展六自由度控制器支持的操作空间，同时可以避免不可预测的笔刷行为。
其中，团队在每个时间步中计算主导方向作为约束优化问题的解决方案。AdaptiBrush主要围绕三个关键的设计选择进行构建。
首先，放松控制器轴和直纹曲面方向之间的固定链接，允许所有控制器轴和直纹曲面之间的角度发生变化。其次，约束直纹曲面方向始终与路径轨迹正交。第三，使用剩余的自由度，通过计算在世界坐标系和控制器坐标系中逐渐变化的控制方向，并仅在响应清晰的用户提示时偏离控制器轴，从而最大化笔刷的可预测性。
结合起来，这种设计选择允许用户使用主要的平移运动来改变直纹曲面和法线方向。由于直纹曲面在任何时候都是轨迹正交，使用AdaptiveBrush绘制的带状图形始终保持用户指定的宽度，并且在正常方向不存在不可预测的变化。
研究人员指出，由于提高可预测性并鼓励直纹曲面与其中一个控制器轴对齐，AdaptiveBrush更易于使用和学习。另外，团队使用高效的并行求解器实时解决由此产生的全帧优化问题，避免了用户交互过程中的任何延迟。
在实验中，团队主要评估了AdaptiveBrush，以及Tilt Brush到GravitySketch等各种不同的配置，并发现AdaptiveBrush能够允许用户绘制各种复杂程度的几何图形，而且被试研普遍认为AdaptiBrush更有效、更易于使用，而且输出质量更高。总体而言，他们强烈倾向于使用AdaptiBrush（58%对33.4%；标准值为8.6%）。
相关论文：AdaptiBrush: Adaptive General and Predictable VR Ribbon Brush
当然，团队承认AdaptiveBrush依然能以绘制具有高负高斯曲率的大区域带状图形，而且考虑到人体关节运动的局限性，目前尚不清楚任何使用现成商业控制器的手势驱动笔刷是否在生物力学上完全通用。
所以，研究人员接下来将继续优化方案。并开发绘图教程，从而帮助用户学习如何有效地操作AdaptiveBrush。
