Haben Sie jemals einen Film geschaut, ein Videospiel gespielt oder die virtuelle Realität genutzt und dabei ist Ihnen etwas Ungewöhnliches an der Bewegung und dem Aussehen menschlicher Charaktere aufgefallen?
Die Schaffung realistischer und detaillierter computergenerierter Menschen ist seit langem ein Ziel der Computergrafik- und Computer-Vision-Forschung.
Das HumanRF Das Projekt ist ein spannender erster Schritt in Richtung dieses Ziels
HumanRF ist eine dynamische neuronale Szenendarstellung, die Multi-View-Videoeingaben nutzt, um das Ganzkörperbild von Menschen in Bewegung einzufangen. Schauen wir uns an, worum es geht und welche potenziellen Vorteile diese Technologie bietet.
Erfassung menschlicher Leistung
Die Erstellung fotorealistischer Darstellungen virtueller Umgebungen ist seit langem ein Problem Computergrafik.
Traditionell erstellten Künstler 3D-Objekte von Hand. Neuere Studien haben sich jedoch auf die Nachbildung von 3D-Darstellungen aus realen Daten konzentriert.
Insbesondere die Erfassung und Synthese realistischer menschlicher Leistungen war ein Schwerpunkt der Forschung für Anwendungen wie Filmproduktion, Computerspiele und Telepräsenz.
Fortschritte im dynamischen neuronalen Strahlungsfeld
In den letzten Jahren wurden enorme Fortschritte bei der Bewältigung dieser Herausforderungen durch den Einsatz dynamischer neuronaler Strahlungsfelder (NeRF) erzielt. NeRF ist in der Lage, 3D-Felder zu rekonstruieren, die in einem mehrschichtigen Perzeptron (MLP) kodiert sind, und ermöglicht so die Synthese neuartiger Ansichten.
Während sich NeRF ursprünglich auf statische Szenen konzentrierte, befassten sich neuere Arbeiten mit dynamischen Szenen unter Verwendung von Zeitkonditionierungs- oder Deformationsfeldern. Allerdings haben diese Methoden weiterhin Probleme bei längeren Sequenzen mit komplexen Bewegungen, insbesondere wenn es darum geht, sich bewegende Menschen einzufangen.
ActorsHQ's Datase
Um diese Mängel zu beheben, schlagen die Experten ActorsHQ vor, einen neuen High-Fidelity-Datensatz bekleideter Menschen in Bewegung, der für die fotorealistische Synthese neuartiger Ansichten optimiert ist. Der Datensatz enthält Multi-View-Aufzeichnungen von 160 synchronisierten Kameras, die jeweils 12-Megapixel-Videostreams aufzeichnen.
Dieser Datensatz ermöglicht die Erstellung einer neuen Szenendarstellung, die Instant-NGP-Hash-Kodierungen auf den zeitlichen Bereich erweitert, indem sie die Zeitdimension neben einer Raum-Zeit-Tensorzerlegung des Merkmalsgitters mit niedrigem Rang einbezieht.
Wir stellen vor: HumanRF
HumanRF ist eine dynamische neuronale 4D-Szenendarstellung, die Ganzkörperbewegungen aus Multi-View-Videoeingaben erfasst und die Wiedergabe aus bisher ungesehenen Perspektiven ermöglicht. Es handelt sich um eine Technik zur Videoaufzeichnung, die viele Daten erfasst und dabei nur sehr wenig Platz beansprucht.
Dies wird dadurch erreicht, dass Raum und Zeit in kleinere Teile zerlegt werden, ähnlich wie ein Lego-Set zerlegt und wieder zusammengesetzt werden kann.
Die HumanRF-Technologie kann die Bewegungen von Menschen in einem Video sehr gut erfassen, auch wenn diese schwierige oder komplexe Bewegungen ausführen. Die Entwickler dieser Technologie demonstrieren die Wirksamkeit von HumanRF anhand des neu eingeführten ActorsHQ-Datensatzes und demonstrieren damit eine deutliche Verbesserung gegenüber bestehenden, hochmodernen Methoden.
Wie war es also möglich, HumanRF zu erstellen und wie funktioniert es im Inneren?
Überblick über die HumanRF-Methode
Zerlegung des 4D-Feature-Rasters
Die 4D-Feature-Grid-Zerlegung ist eine entscheidende Komponente von HumanRF. Durch die Kombination optimal aufgeteilter 4D-Segmente modelliert diese Methode eine dynamische 3D-Szene. Jedes Segment verfügt über ein eigenes trainierbares 4D-Feature-Raster, das eine Folge von Frames codiert.
Um raumzeitliche Daten kompakter darzustellen, wird das 4D-Feature-Gitter als Zerlegung von vier 3D- und vier 1D-Feature-Grids definiert. Die 4D-Feature-Grid-Zerlegung unterstützt die Methode dabei, qualitativ hochwertige Bilder mit hohem Detaillierungsgrad zu erzeugen und gleichzeitig weniger Platz zu beanspruchen.
Adaptive zeitliche Partitionierung
HumanRF verwendet flache mehrschichtige Perzeptrone mit spärlichen Feature-Hash-Grids, um beliebig lange Multi-View-Daten effektiv zu rendern. Ein kompaktes 4D-Feature-Raster wird verwendet, um die optimal verteilten Zeitsegmente darzustellen, aus denen sich der Zeitbereich zusammensetzt.
Unabhängig vom zeitlichen Kontext erreicht die Methode eine überlegene Darstellungsleistung, indem sie adaptive zeitliche Partitionierung verwendet, um sicherzustellen, dass das gesamte von jedem Segment abgedeckte 3D-Raumvolumen eine ähnliche Größe hat. Egal wie lang das Video ist, die adaptive zeitliche Partitionierung trägt dazu bei, eine konsistente Darstellung zu erzeugen.
Überwachung mit reinen 2D-Verlusten
Die Fehler zwischen den gerenderten und eingegebenen RGB-Bildern und den Vordergrundmasken werden von HumanRF mithilfe überwachter reiner 2D-Verluste gemessen.
Die Technik erreicht zeitliche Konsistenz durch gemeinsame MLPs und 4D-Zerlegung und die Ergebnisse sind denen der besten Segmentgrößen sehr ähnlich.
Die Methode ist effektiver und einfacher zu trainieren als Methoden, die 3D-Verluste verwenden, da sie nur 2D-Verluste verwendet.
Die Methode liefert Ergebnisse, die denen anderer experimentell getesteter Methoden überlegen sind, was sie zu einer vielversprechenden Strategie für die Erstellung hochwertiger Bilder menschlicher Akteure in Bewegung macht.
Mögliche Einsatzgebiete
Verbesserung von Videospielen und virtueller Realität
Virtuelle Charaktererstellung in Echtzeit für Videospiele und VR-Anwendungen sind mit HumanRF möglich. Die Bewegung des menschlichen Akteurs kann aus verschiedenen Blickwinkeln aufgezeichnet und die Daten dann über HumanRF verarbeitet werden.
Dies erlaubt Spieleentwickler um Charaktere zu schaffen, die sich realistischer bewegen und mit der Umgebung interagieren können, um den Spielern ein ansprechenderes Erlebnis zu bieten.
Motion Capture in der Filmproduktion
Durch die Erzeugung klarer Bilder der Bewegung der Schauspieler kann HumanRF die Bewegungserfassung im Filmerstellungsprozess verbessern.
Filmemacher können eine realistische und dynamische Darbietung erstellen, die aus verschiedenen Blickwinkeln bearbeitet werden kann, indem sie mehrere Kameras verwenden, um die Darbietung des Schauspielers aufzuzeichnen, und HumanRF verwenden, um eine 4D-Darstellung zu erstellen.
Dies reduziert die Notwendigkeit von Nachaufnahmen und senkt die Produktionskosten.
Verbesserung virtueller Meetings und Telefonkonferenzen
Durch die Erstellung von 3D-Modellen entfernter Teilnehmer in Echtzeit ermöglicht HumanRF die Schaffung immersiver und realistischer virtueller Meetings.
Teilnehmer an virtuellen Meetings können eine interessantere und interaktivere Erfahrung machen, indem sie die Bewegung des Remote-Teilnehmers aus verschiedenen Blickwinkeln erfassen und die Daten über HumanRF verarbeiten.
Darüber hinaus kann HumanRF verwendet werden, um währenddessen hochwertige Ansichten von Remote-Teilnehmern zu erstellen Videokonferenzen, was zu einer besseren Zusammenarbeit und Kommunikation führt.
Erleichterung von Bildung und Ausbildung
Mit HumanRF können dynamische, realistische Simulationen in Schulungs- und Bildungsumgebungen erstellt werden.
Trainingssimulationen, die es den Auszubildenden ermöglichen, in einer realistischeren und interessanteren Umgebung zu üben und zu lernen, können erstellt werden, indem die Bewegungen von Ausbildern oder Schauspielern, die bestimmte Aufgaben ausführen, aufgezeichnet und die Daten über HumanRF verarbeitet werden.
Mit HumanRF können beispielsweise Simulationen für das Fahren, Fliegen oder medizinische Training entwickelt werden.
Verbesserung der Sicherheit und Überwachung
In Überwachungs- und Sicherheitsanwendungen kann HumanRF verwendet werden, um dynamische und realistische 3D-Modelle von Personen oder Gruppen zu erstellen. Sicherheitspersonal kann eine genauere Darstellung der Bewegung und des Verhaltens einer Person erhalten, indem es die Bewegung von Personen aus verschiedenen Blickwinkeln erfasst und die Daten über HumanRF verarbeitet.
Dies verbessert die Identifizierung und Verfolgung potenzieller Bedrohungen. Sicherheitspersonal kann mithilfe von HumanRF Simulationen von Notfallszenarien üben und sich auf verschiedene Situationen vorbereiten.
Zusammenfassung: Was bringt die Zukunft?
HumanRF ist ein effektiver Ansatz zur Generierung hochwertiger, einzigartiger Ansichten eines sich bewegenden menschlichen Akteurs. Es hat vielversprechende Ergebnisse in einer Vielzahl von Anwendungen gezeigt, darunter Bewegungserfassung, virtuelle Realität und Telepräsenz. Das Potenzial von HumanRF ist nicht auf diese Anwendungen beschränkt; Es gibt mehrere weitere Anwendungsmöglichkeiten für diese Technologie.
Es wird erwartet, dass es sich mit der Weiterentwicklung einer Studie in diesem Sektor verbessert und effizienter und präziser wird.
Neue Algorithmen und Architekturen werden mit ziemlicher Sicherheit zu fortschrittlicheren Methoden zur Modellierung und Darstellung menschlicher Akteure in Bewegung führen, was zu zahlreichen interessanten Fortschritten in den Branchen Kino, Spiele und Kommunikation führen könnte.
Außerdem ist die Anwendung von Deep-Learning-Modelle zusammen mit HumanRF ist eine mögliche Richtung für zukünftige Studien. Dies könnte zu effektiveren und effizienteren Technologien zur Analyse und Modellierung menschlicher Bewegungen führen.
Darüber hinaus könnten durch die Kombination von HumanRF mit anderen Technologien wie haptischen Feedbacksystemen und Augmented Reality neue Anwendungen in der medizinischen Ausbildung, Ausbildung und Therapie entstehen.
Hinterlassen Sie uns einen Kommentar