Nakakatan-aw ka na ba ug salida, nagdula og video game, o migamit sa virtual reality ug nakamatikod sa bisan unsang butang mahitungod sa paglihok ug pagpakita sa mga karakter sa tawo?
Ang paghimo sa realistiko ug detalyado nga mga tawo nga hinimo sa kompyuter dugay na nga katuyoan sa mga graphic sa kompyuter ug panukiduki sa panan-aw sa kompyuter.
ang HumanRF Ang proyekto usa ka kulbahinam nga una nga lakang padulong sa kana nga katuyoan
Ang HumanRF usa ka dinamikong representasyon sa neural nga talan-awon nga naggamit sa multi-view nga video input aron makuha ang tibuok lawas nga hitsura sa mga tawo nga naglihok. Atong tan-awon kung unsa kini ug unsa ang mga potensyal nga benepisyo sa kini nga teknolohiya.
Pagkuha sa Human Performance
Ang paghimo og photorealistic nga mga representasyon sa virtual nga mga setting dugay na nga problema sa computer graphics.
Sa naandan, ang mga artista naghimo og 3D nga mga butang pinaagi sa kamot. Ang bag-ong mga pagtuon, bisan pa, nagkonsentrar sa paghimo pag-usab sa 3D nga mga representasyon gikan sa tinuod nga kalibutan nga datos.
Ang pagkuha ug pag-synthesize sa realistiko nga mga pasundayag sa tawo, labi na, nahimong usa ka pokus sa pagtuon para sa mga aplikasyon sama sa paghimo sa pelikula, mga dula sa kompyuter, ug telepresence.
Dynamic Neural Radiance Field Advances
Sa bag-ohay nga mga tuig, dako nga pag-uswag ang nahimo sa pagsulbad niini nga mga hagit pinaagi sa paggamit sa dinamikong neural radiance fields (NeRF). Ang NeRF makahimo sa pagtukod pag-usab sa 3D nga mga natad nga gi-encode sa usa ka multi-layer perceptron (MLP), nga nagtugot alang sa nobela-view synthesis.
Samtang ang NeRF sa sinugdan naka-focus sa static nga mga talan-awon, ang mas bag-o nga trabaho naghisgot sa dinamikong mga talan-awon gamit ang time conditioning o deformation fields. Bisan pa, kini nga mga pamaagi nagpadayon sa pakigbisog sa mas taas nga pagkasunod-sunod nga adunay komplikado nga paglihok, labi na kung bahin sa pagkuha sa naglihok nga mga tawo.
Mga Datase sa ActorsHQ
Aron matubag kini nga mga kasaypanan, gisugyot sa mga propesyonal ang ActorsHQ, usa ka bag-ong datos nga adunay taas nga pagkamatinud-anon sa mga nagsul-ob nga mga tawo nga naglihok nga na-optimize alang sa synthesis sa pagtan-aw sa nobela nga photorealistic. Naglangkob ang dataset nga mga rekording sa daghang pagtan-aw gikan sa 160 ka naka-synchronize nga mga camera, matag usa nakakuha og 12-megapixel nga mga sapa sa video.
Gitugotan niini nga dataset ang paghimo og bag-ong representasyon sa talan-awon nga nagpalapad sa Instant-NGP hash encodings ngadto sa temporal nga dominyo pinaagi sa pag-apil sa dimensyon sa oras duyog sa ubos nga ranggo nga space-time tensor decomposition sa feature grid.
Pagpaila sa HumanRF
Ang HumanRF usa ka 4D dynamic neural scene representation nga nagkuha sa full-body motion gikan sa multi-view nga video input ug nagtugot sa playback gikan sa wala pa makita nga mga panglantaw. Kini usa ka teknik alang sa pagrekord sa video nga nakakuha daghang mga datos samtang nagkuha ug gamay ra nga wanang.
Nahimo kini pinaagi sa pagbungkag sa wanang ug oras sa gagmay nga mga piraso, parehas sa kung giunsa ang usa ka set sa Lego mahimong bungkagon ug i-assemble.
Ang teknolohiya sa HumanRF makahimo sa pagdakop sa mga lihok sa mga tawo sa usa ka video nga maayo kaayo, bisan kung sila nagbuhat og lisud o komplikado nga mga paglihok. Gipakita sa mga nagmugna niini nga teknolohiya ang pagkaepektibo sa HumanRF sa bag-ong gipaila nga dataset sa ActorsHQ, nga nagpakita sa usa ka mahinungdanon nga pag-uswag sa kasamtangan nga state-of-the-art nga mga pamaagi.
Busa, sa unsang paagi posible ang paghimo sa HumanRF ug unsa ang sulod niini?
Overview sa HumanRF Method
Pagkadunot sa 4D Feature Grid
Ang 4D feature grid decomposition usa ka kritikal nga bahin sa HumanRF. Pinaagi sa paghiusa sa labing maayo nga pagkabahin sa 4D nga mga bahin, kini nga pamaagi nagmodelo sa usa ka dinamikong 3D nga talan-awon. Ang matag bahin adunay kaugalingon nga mabansay nga 4D feature grid, nga nag-encode sa usa ka han-ay sa mga frame.
Aron morepresentar sa spatiotemporal data nga mas compact, ang 4D feature grid gihubit isip decomposition sa upat ka 3D ug upat ka 1D feature grids. Ang 4D feature grid decomposition nagtabang sa pamaagi sa paghimo og taas nga kalidad nga mga hulagway nga adunay taas nga lebel sa detalye samtang gamay ra ang espasyo.
Mapahiangay nga Temporal nga Pagbahin
Gigamit sa HumanRF ang mabaw nga multilayer perceptrons nga adunay mga sparse feature hash-grids aron epektibong makahatag ug arbitraryong taas nga multi-view data. Ang usa ka compact 4D feature grid gigamit sa pagrepresentar sa labing maayo nga gipang-apod-apod nga temporal nga mga bahin nga naglangkob sa time domain.
Dili igsapayan ang temporal nga konteksto, ang pamaagi nakab-ot ang labaw nga gahum sa representasyon pinaagi sa paggamit sa adaptive temporal partitioning aron masiguro nga ang kinatibuk-ang 3D space volume nga nasakup sa matag bahin parehas ang gidak-on. Bisan unsa pa kadugay ang video, ang adaptive temporal partitioning makatabang sa paghimo og makanunayon nga representasyon.
Pagdumala nga adunay 2D-only Losses
Ang mga kasaypanan tali sa gi-render ug input nga RGB nga mga imahe ug ang foreground mask gisukod sa HumanRF gamit ang 2D-only nga mga pagkawala nga gibantayan.
Nakab-ot sa teknik ang temporal nga pagkamakanunayon gamit ang gipaambit nga mga MLP ug 4D nga pagkadunot, ug ang mga sangputanan parehas kaayo sa mga labing kaayo nga gidak-on sa bahin.
Ang pamaagi mas epektibo ug mas simple nga pagbansay kay sa mga pamaagi nga naggamit sa 3D nga mga pagkawala tungod kay kini naggamit lamang sa 2D nga mga pagkawala.
Ang pamaagi nagpatunghag mga resulta nga mas labaw kay sa uban nga mga pamaagi nga gisulayan sa eksperimento, nga naghimo niini nga usa ka maayong estratehiya sa paghimo og mga hulagway sa mga tawo nga naglihok nga adunay taas nga kalibre.
Posibleng mga Dapit sa Paggamit
Pagpauswag sa mga Dula sa Video ug Virtual Reality
Tinuod nga oras nga virtual nga paglalang sa karakter alang sa mga dula sa video ug ang mga aplikasyon sa VR posible sa HumanRF. Ang lihok sa tawo nga aktor mahimong marekord gikan sa lain-laing mga anggulo, ug ang datos mahimong maproseso pinaagi sa HumanRF.
Gitugot kini mga developer game sa paghimo sa mga karakter nga makalihok ug makig-uban sa kalikopan nga mas realistiko, nga naghatag sa mga magdudula og mas makadani nga kasinatian.
Motion Capture sa Film Production
Pinaagi sa paghimo og tin-aw nga mga hulagway sa lihok sa mga aktor, ang HumanRF makapauswag sa motion capture sa proseso sa paghimo og pelikula.
Makahimo ang mga filmmaker og realistiko ug dinamikong pasundayag nga mahimong i-edit gikan sa lain-laing mga anggulo pinaagi sa paggamit sa daghang mga camera aron irekord ang pasundayag sa aktor ug HumanRF aron makagama og 4D nga representasyon.
Gipamenos niini ang panginahanglan alang sa mga reshoot ug gipaubos ang gasto sa produksiyon.
Pagpauswag sa Virtual Meetings ug Teleconferencing
Pinaagi sa paghimo sa 3D nga mga modelo sa layo nga mga partisipante sa tinuod nga panahon, ang HumanRF makahimo sa paghimo sa immersive ug realismo sa virtual nga mga miting.
Ang mga partisipante sa virtual nga mga miting mahimong adunay mas makapaikag ug interactive nga kasinatian pinaagi sa pagkuha sa lihok sa layo nga partisipante gikan sa lain-laing mga anggulo ug pagproseso sa datos pinaagi sa HumanRF.
Dugang pa, ang HumanRF mahimong magamit sa paghimo og taas nga kalidad nga pagtan-aw sa layo nga mga partisipante sa panahon komperensya sa video, nga mosangpot sa mas maayong kolaborasyon ug komunikasyon.
Pagpadali sa Edukasyon ug Paghanas
Ang HumanRF mahimong magamit sa paghimo og dinamiko, realistiko nga mga simulation sa pagbansay ug edukasyonal nga mga palibot.
Ang mga simulation sa pagbansay nga makapahimo sa mga trainees sa pagpraktis ug pagkat-on sa mas realistiko ug makaiikag nga palibot mahimo pinaagi sa pagrekord sa lihok sa mga instruktor o mga aktor nga nagtuman sa mga partikular nga buluhaton ug pagproseso sa datos pinaagi sa HumanRF.
Ang HumanRF, pananglitan, mahimong magamit sa paghimo og mga simulation alang sa pagmaneho, paglupad, o medikal nga pagbansay.
Pagpauswag sa Seguridad ug Pagbantay
Sa surveillance ug security applications, ang HumanRF mahimong magamit sa paghimo og 3D nga mga modelo sa mga tawo o grupo nga dinamiko ug realistiko. Ang mga kawani sa seguridad mahimong adunay mas tukma nga representasyon sa lihok ug pamatasan sa usa ka tawo pinaagi sa pagkuha sa lihok sa mga indibidwal gikan sa lain-laing mga panglantaw ug pagproseso sa datos pinaagi sa HumanRF.
Gipauswag niini ang pag-ila ug pagsubay sa mga potensyal nga hulga. Ang mga personahe sa seguridad mahimong magpraktis ug mangandam alang sa lain-laing mga sitwasyon pinaagi sa paggamit sa HumanRF sa paghimo og mga simulation sa mga sitwasyon sa emerhensya.
Wrap-Up, Unsa ang Gihuptan sa Umaabot?
Ang HumanRF usa ka epektibo nga pamaagi alang sa pagmugna og taas nga kalidad nga talagsaon nga mga panan-aw sa usa ka naglihok nga tawo nga aktor. Nagpakita kini og maayong mga resulta sa lain-laing mga aplikasyon, lakip ang motion capture, virtual reality, ug telepresence. Ang potensyal sa HumanRF dili limitado sa kini nga mga aplikasyon; adunay daghang dugang nga posible nga mga aplikasyon alang niini nga teknolohiya.
Gipaabut nga molambo samtang ang usa ka pagtuon sa kini nga sektor nag-uswag, nga mahimong labi ka episyente ug tukma.
Ang mga bag-ong algorithm ug mga arkitektura hapit siguradong motultol sa mas abante nga mga paagi sa pagmodelo ug paghulagway sa mga aktor sa tawo nga naglihok, nga mahimong mosangput sa daghang makapaikag nga pag-uswag sa mga industriya sa sinehan, dula, ug komunikasyon.
Dugang pa, ang aplikasyon sa lawom nga mga modelo sa pagkat-on kauban ang HumanRF usa ka potensyal nga direksyon alang sa umaabot nga pagtuon. Mahimong mosangpot kini sa mas epektibo ug episyente nga pagtuki sa paglihok sa tawo ug mga teknolohiya sa pagmodelo.
Dugang pa, ang pagkombinar sa HumanRF sa ubang mga teknolohiya sama sa haptic feedback systems ug augmented reality mahimong makahatag ug bag-ong aplikasyon sa medikal nga pagbansay, edukasyon, ug terapiya.
Leave sa usa ka Reply