Avete mai guardatu un filmu, ghjucatu à un video game, o utilizatu a realtà virtuale è avete nutatu qualcosa in quantu i caratteri umani si movevanu è apparevanu?
A creazione di umani realistichi è dettagliati generati da computer hè statu longu un scopu di a ricerca di l'informatica è a visione di l'informatica.
lu RF umanu u prughjettu hè un primu passu eccitante versu quellu scopu
HumanRF hè una rappresentazione dinamica di scena neurale chì usa input video multi-vista per catturà l'aspettu tutale di u corpu di l'omu in muvimentu. Videmu ciò chì hè tuttu è ciò chì sò i benefici potenziali di sta tecnulugia.
Cattura di u rendiment umanu
A creazione di rappresentazioni fotorealistiche di paràmetri virtuali hè statu longu un prublema grafica di computer.
Tradizionalmente, l'artisti generavanu oggetti 3D a manu. Studi recenti, però, anu cuncentratu nantu à ricreà rapprisentazione 3D da dati di u mondu reale.
Capture è sintetizà prestazioni umani realistiche, in particulare, hè statu un focusu di studiu per applicazioni cum'è a produzzione di filmi, i ghjochi di computer è a telepresenza.
Avanzamenti di Campu di Radiance Neurale Dinamica
Nta l'ultimi anni, un tremendu prugressu hè statu fattu per affruntà queste sfide attraversu l'usu di campi di radianza neurale dinamica (NeRF). NeRF hè capace di ricustruisce i campi 3D codificati in un perceptron multi-layer (MLP), chì permette una sintesi di vista novella.
Mentre NeRF era inizialmente focu annantu à sceni statichi, u travagliu più recente hà indirizzatu sceni dinamichi utilizendu campi di cundizzioni di tempu o deformazione. Tuttavia, sti metudi cuntinueghjanu à luttà cù sequenze più longu cù u muvimentu cumplessu, in particulare quandu si tratta di catturà l'omu in muvimentu.
Datase di ActorsHQ
Per affruntà questi difetti, i prufessiunali pruponenu ActorsHQ, un novu set di dati d'alta fedeltà di umani vestiti in muvimentu ottimizzati per a sintesi di vista fotorealistica di novella. U dataset cuntene registrazioni multi-vista da 160 camere sincronizate, ognuna catturandu flussi video di 12 megapixel.
Stu dataset permette a creazione di una nova rappresentazione di scena chì estende i codificazioni Instant-NGP hash à u duminiu tempurale incorporendu a dimensione di u tempu à fiancu à una decomposizione di tensore spaziale-tempu di pocu rangu di a griglia di caratteristiche.
Presentazione di HumanRF
HumanRF hè una rappresentazione di scena neurale dinamica 4D chì cattura u muvimentu di u corpu tutale da input video multi-vista è permette a riproduzione da prospettive invisibili prima. Hè una tecnica per a registrazione video chì cattura assai dati mentre occupanu pocu spaziu.
Hè rializatu questu scundendu u spaziu è u tempu in pezzi più chjuchi, simili à cumu un set Lego pò esse disassemblatu è riunitu.
A tecnulugia HumanRF pò catturà i movimenti di e persone in un video assai bè, ancu s'ellu facenu movimenti difficili o cumplessi. I creatori di sta tecnulugia dimustranu l'efficacità di HumanRF nantu à u set di dati ActorsHQ di novu introduttu, dimustrendu una mellura significativa annantu à i metudi di punta esistenti.
Allora, cumu era pussibule di creà HumanRF è quale sò i so funziunamentu internu?
Panoramica di u Metudu HumanRF
Scomposizione di 4D Feature Grid
A decomposizione di a griglia di funzioni 4D hè un cumpunente criticu di HumanRF. Cumminendu segmenti 4D partizionati in modu ottimale, stu metudu modella una scena 3D dinamica. Ogni segmentu hà a so propria griglia di funzioni 4D trainable, chì codifica una sequenza di frames.
Per rapprisintà i dati spaziotemporali più compactu, a griglia di funzioni 4D hè definita cum'è una descomposizione di quattru griglie di caratteristiche 3D è quattru 1D. A decomposizione di a griglia di funzioni 4D aiuta u metudu à pruduce l'imaghjini di alta qualità cù un altu livellu di dettagliu mentre occupanu menu spaziu.
Partitioning Tempurale Adattivu
HumanRF usa perceptroni multistrati superficiali cù griglie di hash di caratteristiche sparse per rende in modu efficace e dati multi-vista arbitrariamente longu. Una griglia di funziunalità 4D compacta hè aduprata per rapprisintà i segmenti temporali distribuiti in modu ottimale chì custituiscenu u duminiu di u tempu.
Indipendentemente da u cuntestu tempurale, u metudu ottene una putenza di rapprisintazioni superiore utilizendu a partizione temporale adattativa per assicurà chì u voluminu tutale di u spaziu 3D coperto da ogni segmentu hè di una dimensione simile. Ùn importa micca a durata di u video, a partizione temporale adattativa aiuta à pruduce una rappresentazione coherente.
Supervisione cù perdite solu 2D
L'errori trà l'imaghjini RGB rende è input è e maschere di primu pianu sò misurati da HumanRF utilizendu perdite solu 2D chì sò vigilate.
A tecnica ottiene a coerenza temporale utilizendu MLPs spartuti è a descomposizione 4D, è i risultati sò assai simili à quelli di e migliori dimensioni di u segmentu.
U metudu hè più efficau è più simplice per furmà cà i metudi chì utilizanu perdite 3D, perchè usa solu pèrdite 2D.
U metudu pruduce risultati chì sò superiori à quelli di altri metudi pruvati sperimentalmente, facendu una strategia promettente per pruduce l'imaghjini di l'attori umani in muvimentu chì sò di un altu calibre.
Pussibili Zone d'usu
Aumentà i Video Games è a Realtà Virtuale
Creazione di caratteri virtuali in tempu reale per games è l'applicazioni VR hè pussibule cun HumanRF. U muvimentu di l'attore umanu pò esse arregistratu da parechji anguli, è e dati ponu esse processati attraversu HumanRF.
Questu permette sviluppatori di ghjocu per creà caratteri chì ponu spustà è interagisce cù l'ambiente in modu più realisticu, dendu à i ghjucatori una sperienza più interessante.
Motion Capture in Film Production
Pruducendu immagini chjaramente di u muvimentu di l'attori, HumanRF pò rinfurzà a cattura di u muvimentu in u prucessu di filmazione.
I cineasti ponu creà un rendimentu realisticu è dinamicu chì pò esse editatu da diverse anguli usendu parechje camere per registrà a prestazione di l'attore è HumanRF per pruduce una rapprisintazioni 4D.
Questu reduce a necessità di reshoots è riduce i costi di produzzione.
Aumentà e riunioni virtuali è a teleconferenza
Pruducendu mudelli 3D di participanti distanti in tempu reale, HumanRF permette a creazione di immersivu è realisimu in riunioni virtuale.
I participanti in riunioni virtuali ponu avè una sperienza più interessante è interattiva catturà u muvimentu di u participante remotu da diverse anguli è trasfurmendu e dati attraversu HumanRF.
In più, HumanRF pò ièssiri usatu pi criari viste high-di qualità di participanti luntani durante videoconferenza, chì porta à una megliu cullaburazione è cumunicazione.
Facilità l'educazione è a furmazione
HumanRF pò esse usatu per custruisce simulazioni dinamiche è realistiche in ambienti di furmazione è educativi.
I simulazioni di furmazione chì permettenu à i trainees di praticà è amparà in un ambiente più realisticu è interessante ponu esse realizati da a registrazione di u muvimentu di istruttori o attori chì realizanu compiti particulari è trasfurmendu e dati attraversu HumanRF.
HumanRF, per esempiu, pò esse usatu per sviluppà simulazioni per guidà, volu, o furmazione medica.
Aumentà a sicurezza è a surviglianza
In l'applicazioni di surviglianza è di sicurità, HumanRF pò esse usatu per creà mudelli 3D di persone o gruppi chì sò dinamichi è realistichi. U persunale di sicurità pò avè una rapprisintazioni più precisa di u muvimentu è u cumpurtamentu di una persona catturà u muvimentu di l'individui da diversi punti di vista è processendu e dati attraversu HumanRF.
Questu migliurà l'identificazione è u seguimentu di e minacce potenziali. U persunale di sicurezza pò praticà è preparate per diverse situazioni usendu HumanRF per creà simulazioni di scenarii d'emergenza.
Wrap-Up, chì riserva u futuru?
HumanRF hè un approcciu efficace per generà viste uniche di alta qualità di un attore umanu in muvimentu. Hà dimustratu risultati promettenti in una varietà di applicazioni, cumprese a cattura di muvimentu, a realtà virtuale è a telepresenza. U putenziale di HumanRF ùn hè micca limitatu à queste applicazioni; Ci sò parechje applicazioni supplementarii pussibuli per sta tecnulugia.
Hè previstu di migliurà cum'è un studiu in questu settore si sviluppa, diventendu più efficaci è precisu.
Novi algoritmi è architetture quasi certamenti portanu à modi più avanzati di mudeli è di rapprisintà l'attori umani in muvimentu, chì puderanu purtà à numerosi avanzati interessanti in l'industrii di u cinema, i ghjoculi è a cumunicazione.
Inoltre, l'applicazione di mudelli di apprendimentu prufonda inseme cù HumanRF hè una direzzione potenziale per studi futuri. Questu puderia guidà à l'analisi di u muvimentu umanu più efficaci è efficaci tecnulugia di modellazione.
Inoltre, cumminendu HumanRF cù altre tecnulugia cum'è sistemi di feedback haptic è a realtà aumentata puderia dà nascita à novi applicazioni in furmazione medica, educazione è terapia.
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