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随着三维软件技术的发展以及硬件运算能力的提高，群组动画作为一个新兴的技术领域，已经越来越多地受到人们的关注。现如今，群组动画在数字娱乐、心理学、军事演习、动物行为学、机器入学、城市规划等等许多领域已经有着广泛的应用。 本文介绍了群组动画技术的研究现状，从几个关键问题入手，分析了现有算法的优势与不足，并给出了相应的解决方案。全文的主要内容为: 提出了一种基于噪声感知的大规模昆虫群模拟方法，很好地填补了现有群组模型中昆虫群模拟技术的空白。该方法首次将Curl噪声加入到群组的速度场控制中，并利用其无散特性来模拟飞虫群在三维空间中的无碰撞运动。具体地，用于控制飞虫群的速度场是由一个无散噪声速度场和一个全局速度场合成而得到，无散噪声速度场可以用来模拟飞虫带有随机性的、无碰撞的高速飞行行为，而全局速度场则用来规划整个虫群的飞行路径，使虫群在复杂的环境中仍能准确地运动到目标位置。本方法给出了多种虫群行为模拟结果，如聚集、趋光性、追逐、迁徙等，并且不但可以在CPU上高效地模拟飞虫群，还能够使用GPU并行计算来进一步加速。据实验结果分析，当飞虫数量超过10，000只时，使用GPU加速后的算法运行时间比CPU要快50倍以上。 提出了一种基于生物学规则的昆虫群模拟方法。该方法基于生物学相关结论构建了昆虫个体的动力学模型，基于作用力来反映个体之间、虫群和环境之间的相互作用，使模拟结果更加真实可靠。本方法从生物学角度出发，从根本上描述了虫群动力学的内在机制，因此可以用于模拟和解释很多自然界中常见的虫群行为，如聚集、迁徙、求偶、状态变化和逃逸反应等，也可以用来模拟不同种类、不同规模的飞虫群，如蚊群、蝇群、蝗虫群、飞蛾群甚至蝙蝠群（其行为与虫群类似）。为了使模型更具有说服力，我们还提出了一种基于统计的模型评价算法，根据虫群的生物学行为特点总结了七种量化指标，以真实数据为参考，采用这些指标针对各个现有模型进行有效性评价。 提出了一种结合了三维变形和群组动画特点的群组变形模拟方法。该方法可以在任意两个三维模型之间创造出一种特殊的变形效果。其核心思想是，首先将源三维模型四面体网格化，并将每一个四面体单位当作群体中的一个个体，然后持续不断地生成群组变形动画，直到同一组四面体构成目标模型。本文给出的实验结果和性能分析证明该方法可以达到视觉上期望的赏心悦目的变形效果。 提出了一种基于样本的大规模人群快速创作方法。该方法将人视为具有分布和角色信息的粒子，通过从真实图片中获取包含小规模人群粒子信息的样本，进而由样本建立Wang Tiles样本集合并形成样本库，然后使用Wang Tile样本来非周期性拼接覆盖场景区域，从而快速生成任意规模人群。本方法的创作方法简单快速，用户只需输入若干样本和场景区域。同时，用户可以通过调整Tile的边颜色快速地进行局部人群修改，也可以使用密度图得到用户需要的效果。