શું તમે ક્યારેય મૂવી જોઈ છે, વિડિઓ ગેમ રમી છે અથવા વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટીનો ઉપયોગ કર્યો છે અને માનવ પાત્રો કેવી રીતે આગળ વધે છે અને દેખાય છે તે વિશે કંઈપણ નોંધ્યું છે?
કોમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ અને કોમ્પ્યુટર વિઝન રિસર્ચનો ધ્યેય લાંબા સમયથી કોમ્પ્યુટર દ્વારા જનરેટેડ વાસ્તવિક અને વિગતવાર માનવો બનાવવાનો છે.
આ હ્યુમનઆરએફ પ્રોજેક્ટ તે ઉદ્દેશ્ય તરફનું એક આકર્ષક પ્રથમ પગલું છે
હ્યુમનઆરએફ એ ગતિશીલ ન્યુરલ દ્રશ્ય રજૂઆત છે જે ગતિમાં માનવોના સંપૂર્ણ-શરીર દેખાવને કેપ્ચર કરવા માટે મલ્ટિ-વ્યુ વિડિઓ ઇનપુટનો ઉપયોગ કરે છે. ચાલો જોઈએ કે આ બધું શું છે અને આ ટેક્નોલોજીના સંભવિત ફાયદા શું છે.
માનવ પ્રદર્શનનું કેપ્ચરિંગ
વર્ચ્યુઅલ સેટિંગ્સની ફોટોરિયલિસ્ટિક રજૂઆતો બનાવવી એ લાંબા સમયથી એક સમસ્યા છે કમ્પ્યુટર ગ્રાફિક્સ.
પરંપરાગત રીતે, કલાકારો હાથ દ્વારા 3D વસ્તુઓ બનાવે છે. તાજેતરના અભ્યાસો, જો કે, વાસ્તવિક દુનિયાના ડેટામાંથી 3D રજૂઆતોને ફરીથી બનાવવા પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કર્યું છે.
વાસ્તવિક માનવ પ્રદર્શનને કેપ્ચર કરવું અને સંશ્લેષણ કરવું, ખાસ કરીને, ફિલ્મ નિર્માણ, કમ્પ્યુટર રમતો અને ટેલિપ્રેઝન્સ જેવી એપ્લિકેશનો માટે અભ્યાસનું કેન્દ્ર છે.
ડાયનેમિક ન્યુરલ રેડિયન્સ ફીલ્ડ એડવાન્સિસ
તાજેતરના વર્ષોમાં, ડાયનેમિક ન્યુરલ રેડિયન્સ ફીલ્ડ્સ (NeRF) ના ઉપયોગ દ્વારા આ પડકારોને સંબોધવામાં જબરદસ્ત પ્રગતિ કરવામાં આવી છે. NeRF મલ્ટિ-લેયર પરસેપ્ટ્રોન (MLP) માં એન્કોડ કરેલા 3D ફીલ્ડનું પુનઃનિર્માણ કરવામાં સક્ષમ છે, જે નવલકથા-વ્યૂ સંશ્લેષણ માટે પરવાનગી આપે છે.
જ્યારે NeRF શરૂઆતમાં સ્થિર દ્રશ્યો પર કેન્દ્રિત હતું, ત્યારે વધુ તાજેતરના કાર્યમાં સમયની સ્થિતિ અથવા વિરૂપતા ક્ષેત્રોનો ઉપયોગ કરીને ગતિશીલ દ્રશ્યોને સંબોધવામાં આવ્યા છે. જો કે, આ પદ્ધતિઓ જટિલ ગતિ સાથે લાંબા સિક્વન્સ સાથે સંઘર્ષ કરવાનું ચાલુ રાખે છે, ખાસ કરીને જ્યારે તે ફરતા માણસોને પકડવાની વાત આવે છે.
એક્ટર્સએચક્યુનો ડેટા
આ ખામીઓને સંબોધવા માટે, વ્યાવસાયિકો એક્ટર્સએચક્યુની દરખાસ્ત કરે છે, જે ફોટોરિયાલિસ્ટિક નવલકથા દૃશ્ય સંશ્લેષણ માટે ઑપ્ટિમાઇઝ કરેલ ગતિમાં કપડાં પહેરેલા માનવોનો નવો હાઇ-ફિડેલિટી ડેટાસેટ છે. ડેટાસેટમાં 160 સિંક્રનાઇઝ્ડ કેમેરામાંથી મલ્ટિ-વ્યૂ રેકોર્ડિંગ છે, દરેક 12-મેગાપિક્સેલ વિડિયો સ્ટ્રીમ્સ કેપ્ચર કરે છે.
આ ડેટાસેટ નવા સીન રિપ્રેઝન્ટેશનની રચના માટે પરવાનગી આપે છે જે ફીચર ગ્રીડના લો-રેન્ક સ્પેસ-ટાઇમ ટેન્સર વિઘટનની સાથે સમયના પરિમાણને સમાવિષ્ટ કરીને ટેમ્પોરલ ડોમેનમાં ઇન્સ્ટન્ટ-એનજીપી હેશ એન્કોડિંગ્સને વિસ્તૃત કરે છે.
HumanRF નો પરિચય
HumanRF એ 4D ડાયનેમિક ન્યુરલ સીન રિપ્રેઝન્ટેશન છે જે મલ્ટી-વ્યુ વિડિયો ઇનપુટમાંથી ફુલ-બોડી મોશનને કેપ્ચર કરે છે અને અગાઉ અદ્રશ્ય પરિપ્રેક્ષ્યમાંથી પ્લેબેકની મંજૂરી આપે છે. તે વિડિયો રેકોર્ડિંગ માટેની એક તકનીક છે જે ઘણી ઓછી જગ્યા લેતી વખતે ઘણો ડેટા મેળવે છે.
તે જગ્યા અને સમયને નાના ટુકડાઓમાં તોડીને આ પરિપૂર્ણ કરે છે, જેમ કે લેગો સેટને કેવી રીતે ડિસએસેમ્બલ અને ફરીથી એસેમ્બલ કરી શકાય છે.
હ્યુમનઆરએફ ટેક્નોલોજી વિડિયોમાં લોકોની હિલચાલને ખૂબ સારી રીતે કેપ્ચર કરી શકે છે, પછી ભલે તેઓ મુશ્કેલ અથવા જટિલ હિલચાલ કરતા હોય. આ ટેક્નોલોજીના નિર્માતાઓ નવા રજૂ કરાયેલ ActorsHQ ડેટાસેટ પર HumanRF ની અસરકારકતા દર્શાવે છે, જે હાલની અદ્યતન પદ્ધતિઓ કરતાં નોંધપાત્ર સુધારો દર્શાવે છે.
તો, હ્યુમનઆરએફ બનાવવાનું કેવી રીતે શક્ય હતું અને તેની આંતરિક કામગીરી શું છે?
હ્યુમનઆરએફ પદ્ધતિની ઝાંખી
4D ફીચર ગ્રીડનું વિઘટન
4D ફીચર ગ્રીડ વિઘટન એ હ્યુમનઆરએફનું એક મહત્વપૂર્ણ ઘટક છે. શ્રેષ્ઠ રીતે વિભાજિત 4D સેગમેન્ટ્સને જોડીને, આ પદ્ધતિ ગતિશીલ 3D દ્રશ્યનું મોડેલ બનાવે છે. દરેક સેગમેન્ટમાં તેની પોતાની ટ્રેનેબલ 4D ફીચર ગ્રીડ હોય છે, જે ફ્રેમના ક્રમને એન્કોડ કરે છે.
સ્પેટીઓટેમ્પોરલ ડેટાને વધુ સઘન રીતે રજૂ કરવા માટે, 4D ફીચર ગ્રીડને ચાર 3D અને ચાર 1D ફીચર ગ્રીડના વિઘટન તરીકે વ્યાખ્યાયિત કરવામાં આવે છે. 4D ફીચર ગ્રીડ વિઘટન ઓછી જગ્યા લેતી વખતે ઉચ્ચ સ્તરની વિગત સાથે ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળી છબીઓ બનાવવામાં મદદ કરે છે.
અનુકૂલનશીલ ટેમ્પોરલ પાર્ટીશન
હ્યુમનઆરએફ છીછરા મલ્ટિલેયર પરસેપ્ટ્રોનનો ઉપયોગ સ્પાર્સ ફિચર હેશ-ગ્રીડ સાથે મનસ્વી રીતે લાંબા મલ્ટી-વ્યુ ડેટાને અસરકારક રીતે કરવા માટે કરે છે. કોમ્પેક્ટ 4D ફીચર ગ્રીડનો ઉપયોગ શ્રેષ્ઠ રીતે વિતરિત ટેમ્પોરલ સેગમેન્ટ્સને રજૂ કરવા માટે થાય છે જે સમય ડોમેન બનાવે છે.
ટેમ્પોરલ સંદર્ભને ધ્યાનમાં લીધા વિના, પદ્ધતિ અનુકૂલનશીલ ટેમ્પોરલ પાર્ટીશનનો ઉપયોગ કરીને શ્રેષ્ઠ પ્રતિનિધિત્વ શક્તિ પ્રાપ્ત કરે છે તેની ખાતરી કરવા માટે કે દરેક સેગમેન્ટ દ્વારા આવરી લેવામાં આવેલ કુલ 3D સ્પેસ વોલ્યુમ સમાન કદનું છે. વિડિઓ ગમે તેટલો લાંબો હોય, અનુકૂલનશીલ ટેમ્પોરલ પાર્ટીશન એક સુસંગત પ્રતિનિધિત્વ ઉત્પન્ન કરવામાં મદદ કરે છે.
2D-માત્ર નુકસાન સાથે દેખરેખ
પ્રસ્તુત અને ઇનપુટ RGB છબીઓ અને ફોરગ્રાઉન્ડ માસ્ક વચ્ચેની ભૂલોને HumanRF દ્વારા માત્ર 2D-નુકસાનનો ઉપયોગ કરીને માપવામાં આવે છે જેનું નિરીક્ષણ કરવામાં આવે છે.
આ ટેકનિક શેર કરેલ MLPs અને 4D વિઘટનનો ઉપયોગ કરીને અસ્થાયી સુસંગતતા પ્રાપ્ત કરે છે, અને પરિણામો શ્રેષ્ઠ સેગમેન્ટના કદ જેવા જ છે.
પદ્ધતિ 3D નુકસાનનો ઉપયોગ કરતી પદ્ધતિઓ કરતાં તાલીમ આપવા માટે વધુ અસરકારક અને સરળ છે કારણ કે તે ફક્ત 2D નુકસાનનો ઉપયોગ કરે છે.
આ પદ્ધતિ એવા પરિણામો ઉત્પન્ન કરે છે જે અન્ય પ્રાયોગિક રીતે ચકાસાયેલ પદ્ધતિઓ કરતાં ચડિયાતા હોય છે, જે તેને ગતિમાં માનવ અભિનેતાઓની છબીઓ બનાવવા માટે એક આશાસ્પદ વ્યૂહરચના બનાવે છે જે ઉચ્ચ કેલિબરની હોય છે.
ઉપયોગના સંભવિત વિસ્તારો
વિડિયો ગેમ્સ અને વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી વધારવી
માટે રીઅલ-ટાઇમ વર્ચ્યુઅલ પાત્ર બનાવટ વિડિઓ ગેમ્સ અને હ્યુમનઆરએફ સાથે વીઆર એપ્લિકેશન શક્ય છે. માનવીય અભિનેતાની ગતિને વિવિધ ખૂણાઓથી રેકોર્ડ કરી શકાય છે, અને ત્યારબાદ હ્યુમનઆરએફ દ્વારા ડેટા પર પ્રક્રિયા કરી શકાય છે.
આ પરવાનગી આપે છે રમત વિકાસકર્તાઓ એવા પાત્રો બનાવવા માટે કે જે પર્યાવરણ સાથે વધુ વાસ્તવિક રીતે આગળ વધી શકે અને ક્રિયાપ્રતિક્રિયા કરી શકે, ખેલાડીઓને વધુ આકર્ષક અનુભવ આપે.
ફિલ્મ પ્રોડક્શનમાં મોશન કેપ્ચર
કલાકારોની ગતિની સ્પષ્ટ છબીઓ ઉત્પન્ન કરીને, HumanRF ફિલ્મ નિર્માણ પ્રક્રિયામાં ગતિ કેપ્ચરને વધારી શકે છે.
ફિલ્મ નિર્માતાઓ એક વાસ્તવિક અને ગતિશીલ પ્રદર્શન બનાવી શકે છે જે અભિનેતાના પ્રદર્શનને રેકોર્ડ કરવા માટે બહુવિધ કેમેરાનો ઉપયોગ કરીને અને 4D પ્રતિનિધિત્વ બનાવવા માટે HumanRF નો ઉપયોગ કરીને વિવિધ ખૂણાઓથી સંપાદિત કરી શકાય છે.
આ રીશૂટની જરૂરિયાત ઘટાડે છે અને ઉત્પાદન ખર્ચ ઘટાડે છે.
વર્ચ્યુઅલ મીટિંગ્સ અને ટેલિકોન્ફરન્સિંગને વધારવું
રીઅલ-ટાઇમમાં દૂરના સહભાગીઓના 3D મોડલનું ઉત્પાદન કરીને, HumanRF વર્ચ્યુઅલ મીટિંગ્સમાં ઇમર્સિવ અને વાસ્તવિકતાની રચનાને સક્ષમ કરે છે.
વર્ચ્યુઅલ મીટિંગમાં સહભાગીઓ વિવિધ ખૂણાઓથી દૂરસ્થ સહભાગીની ગતિને કેપ્ચર કરીને અને હ્યુમનઆરએફ દ્વારા ડેટાની પ્રક્રિયા કરીને વધુ રસપ્રદ અને ઇન્ટરેક્ટિવ અનુભવ મેળવી શકે છે.
વધુમાં, હ્યુમનઆરએફનો ઉપયોગ દરમિયાન દૂરસ્થ સહભાગીઓના ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા દૃશ્યો બનાવવા માટે થઈ શકે છે વિડિઓ કોન્ફરન્સિંગ, વધુ સારા સહયોગ અને સંચાર તરફ દોરી જાય છે.
શિક્ષણ અને તાલીમની સુવિધા
હ્યુમનઆરએફનો ઉપયોગ તાલીમ અને શૈક્ષણિક વાતાવરણમાં ગતિશીલ, વાસ્તવિક અનુકરણો બનાવવા માટે થઈ શકે છે.
તાલીમ સિમ્યુલેશન કે જે તાલીમાર્થીઓને વધુ વાસ્તવિક અને રસપ્રદ વાતાવરણમાં પ્રેક્ટિસ કરવા અને શીખવા માટે સક્ષમ બનાવે છે તે પ્રશિક્ષકો અથવા કલાકારોની ગતિને રેકોર્ડ કરીને અને હ્યુમનઆરએફ દ્વારા ડેટાની પ્રક્રિયા કરીને બનાવી શકાય છે.
ઉદાહરણ તરીકે, હ્યુમનઆરએફનો ઉપયોગ ડ્રાઇવિંગ, ફ્લાઇટ અથવા તબીબી તાલીમ માટે સિમ્યુલેશન વિકસાવવા માટે થઈ શકે છે.
સુરક્ષા અને દેખરેખ વધારવી
દેખરેખ અને સુરક્ષા કાર્યક્રમોમાં, HumanRF નો ઉપયોગ લોકો અથવા જૂથોના 3D મોડલ બનાવવા માટે થઈ શકે છે જે ગતિશીલ અને વાસ્તવિક છે. સુરક્ષા કર્મચારીઓ વિવિધ દૃષ્ટિકોણથી વ્યક્તિઓની ગતિને કેપ્ચર કરીને અને હ્યુમનઆરએફ દ્વારા ડેટાની પ્રક્રિયા કરીને વ્યક્તિની ગતિ અને વર્તનનું વધુ સચોટ પ્રતિનિધિત્વ કરી શકે છે.
આ સંભવિત જોખમોની ઓળખ અને ટ્રેકિંગને સુધારે છે. સુરક્ષા કર્મચારીઓ પ્રેક્ટિસ કરી શકે છે અને કટોકટીની પરિસ્થિતિઓના સિમ્યુલેશન્સ બનાવવા માટે HumanRF નો ઉપયોગ કરીને વિવિધ પરિસ્થિતિઓ માટે તૈયાર થઈ શકે છે.
રેપ-અપ, ભવિષ્ય શું ધરાવે છે?
હ્યુમનઆરએફ એ મૂવિંગ હ્યુમન એક્ટરના ઉચ્ચ-ગુણવત્તાવાળા અનન્ય મંતવ્યો પેદા કરવા માટે એક અસરકારક અભિગમ છે. તેણે મોશન કેપ્ચર, વર્ચ્યુઅલ રિયાલિટી અને ટેલિપ્રેઝન્સ સહિત વિવિધ એપ્લિકેશન્સમાં આશાસ્પદ પરિણામો દર્શાવ્યા છે. હ્યુમનઆરએફની સંભવિતતા આ એપ્લિકેશન્સ સુધી મર્યાદિત નથી; આ ટેકનોલોજી માટે ઘણી વધારાની સંભવિત એપ્લિકેશનો છે.
આ ક્ષેત્રનો અભ્યાસ જેમ જેમ વધુ કાર્યક્ષમ અને ચોક્કસ બનતો જશે તેમ તેમ તેમાં સુધારો થવાની ધારણા છે.
નવા અલ્ગોરિધમ્સ અને આર્કિટેક્ચરો લગભગ ચોક્કસપણે મોડેલિંગ અને ગતિમાં માનવ કલાકારોને દર્શાવવાની વધુ અદ્યતન રીતો તરફ દોરી જશે, જે સિનેમા, ગેમિંગ અને સંચારના ઉદ્યોગોમાં અસંખ્ય રસપ્રદ પ્રગતિ તરફ દોરી શકે છે.
વધુમાં, ની અરજી ડીપ લર્નિંગ મોડલ HumanRF સાથે મળીને ભવિષ્યના અભ્યાસ માટે સંભવિત દિશા છે. આ વધુ અસરકારક અને કાર્યક્ષમ માનવ ગતિ વિશ્લેષણ અને મોડેલિંગ તકનીકો તરફ દોરી શકે છે.
વધુમાં, હ્યુમનઆરએફને અન્ય ટેક્નોલોજીઓ જેમ કે હેપ્ટિક ફીડબેક સિસ્ટમ્સ અને ઓગમેન્ટેડ રિયાલિટી સાથે સંયોજિત કરવાથી તબીબી તાલીમ, શિક્ષણ અને ઉપચારમાં નવી એપ્લિકેશનો ઊભી થઈ શકે છે.
એક જવાબ છોડો