क्या आपने कभी कोई फिल्म देखी है, कोई वीडियो गेम खेला है, या आभासी वास्तविकता का उपयोग किया है और मानवीय चरित्रों के हिलने-डुलने और प्रकट होने के बारे में कुछ भी देखा है?
यथार्थवादी और विस्तृत कंप्यूटर जनित मानव बनाना लंबे समय से कंप्यूटर ग्राफिक्स और कंप्यूटर दृष्टि अनुसंधान का उद्देश्य रहा है।
RSI मानव आर.एफ परियोजना उस लक्ष्य की ओर एक रोमांचक पहला कदम है
ह्यूमनआरएफ एक गतिशील तंत्रिका दृश्य प्रतिनिधित्व है जो गतिमान मनुष्यों के पूरे शरीर को पकड़ने के लिए बहु-दृश्य वीडियो इनपुट का उपयोग करता है। आइए देखें कि यह सब क्या है और इस तकनीक के संभावित लाभ क्या हैं।
मानव प्रदर्शन पर कब्जा
वर्चुअल सेटिंग्स का फोटोरिअलिस्टिक प्रस्तुतीकरण बनाना लंबे समय से एक समस्या रही है कंप्यूटर ग्राफिक्स.
परंपरागत रूप से, कलाकारों ने हाथ से 3डी वस्तुओं का निर्माण किया। हालाँकि, हाल के अध्ययनों ने वास्तविक दुनिया के डेटा से 3डी अभ्यावेदन को फिर से बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है।
विशेष रूप से यथार्थवादी मानव प्रदर्शनों को पकड़ना और संश्लेषित करना, फिल्म निर्माण, कंप्यूटर गेम और टेलीप्रेजेंस जैसे अनुप्रयोगों के लिए अध्ययन का केंद्र रहा है।
डायनेमिक न्यूरल रेडियंस फील्ड एडवांस
हाल के वर्षों में, गतिशील तंत्रिका चमक क्षेत्र (एनईआरएफ) के उपयोग के माध्यम से इन चुनौतियों का समाधान करने में जबरदस्त प्रगति हुई है। एनईआरएफ एक बहु-परत परसेप्ट्रॉन (एमएलपी) में एन्कोड किए गए 3डी क्षेत्रों का पुनर्निर्माण करने में सक्षम है, जो उपन्यास-दृश्य संश्लेषण की अनुमति देता है।
जबकि एनईआरएफ शुरू में स्थिर दृश्यों पर केंद्रित था, हाल के काम ने समय कंडीशनिंग या विरूपण क्षेत्रों का उपयोग करके गतिशील दृश्यों को संबोधित किया है। हालाँकि, ये विधियाँ जटिल गति के साथ लंबे अनुक्रमों के साथ संघर्ष करना जारी रखती हैं, खासकर जब यह चलते हुए मनुष्यों को पकड़ने की बात आती है।
अभिनेता एचक्यू का डेटासे
इन खामियों को दूर करने के लिए, पेशेवर एक्टर्सएचक्यू का प्रस्ताव देते हैं, जो फोटोरिअलिस्टिक नॉवेल व्यू सिंथेसिस के लिए अनुकूलित मोशन में कपड़े पहने इंसानों का एक नया हाई-फिडेलिटी डेटासेट है। डेटासेट में 160 सिंक्रनाइज़ कैमरों से बहु-दृश्य रिकॉर्डिंग शामिल हैं, प्रत्येक 12-मेगापिक्सेल वीडियो स्ट्रीम कैप्चर कर रहा है।
यह डेटासेट एक नए दृश्य प्रतिनिधित्व के निर्माण की अनुमति देता है जो फीचर ग्रिड के निम्न-रैंक स्पेस-टाइम टेन्सर अपघटन के साथ समय आयाम को शामिल करके टेम्पोरल डोमेन में इंस्टेंट-एनजीपी हैश एनकोडिंग का विस्तार करता है।
पेश है ह्यूमनआरएफ
ह्यूमनआरएफ एक 4डी डायनैमिक न्यूरल सीन रिप्रेजेंटेशन है जो मल्टी-व्यू वीडियो इनपुट से फुल-बॉडी मोशन कैप्चर करता है और पहले अनदेखे दृष्टिकोण से प्लेबैक की अनुमति देता है। यह वीडियो रिकॉर्डिंग की एक ऐसी तकनीक है जो बहुत कम जगह लेते हुए बहुत सारा डेटा कैप्चर करती है।
यह अंतरिक्ष और समय को छोटे टुकड़ों में तोड़कर इसे पूरा करता है, इसी तरह एक लेगो सेट को कैसे अलग किया जा सकता है और फिर से जोड़ा जा सकता है।
ह्यूमनआरएफ तकनीक वीडियो में लोगों की हरकतों को बहुत अच्छी तरह से कैप्चर कर सकती है, भले ही वे कठिन या जटिल हरकतें कर रहे हों। इस तकनीक के निर्माता नए पेश किए गए एक्टर्सएचक्यू डेटासेट पर ह्यूमनआरएफ की प्रभावशीलता को प्रदर्शित करते हैं, जो मौजूदा अत्याधुनिक तरीकों पर महत्वपूर्ण सुधार का प्रदर्शन करते हैं।
तो, ह्यूमनआरएफ बनाना कैसे संभव था और इसके आंतरिक कार्य क्या हैं?
ह्यूमनआरएफ विधि का अवलोकन
4डी फीचर ग्रिड का अपघटन
4डी फीचर ग्रिड अपघटन ह्यूमनआरएफ का एक महत्वपूर्ण घटक है। इष्टतम रूप से विभाजित 4D खंडों को संयोजित करके, यह विधि एक गतिशील 3D दृश्य का मॉडल बनाती है। प्रत्येक खंड का अपना प्रशिक्षण योग्य 4D फीचर ग्रिड है, जो फ्रेम के अनुक्रम को कूटबद्ध करता है।
स्पोटियोटेम्पोरल डेटा को अधिक कॉम्पैक्ट रूप से प्रस्तुत करने के लिए, 4डी फीचर ग्रिड को चार 3डी और चार 1डी फीचर ग्रिड के अपघटन के रूप में परिभाषित किया गया है। 4डी फीचर ग्रिड अपघटन विधि को कम जगह लेते हुए उच्च स्तर के विवरण के साथ उच्च गुणवत्ता वाली छवियां बनाने में मदद करता है।
अनुकूली अस्थायी विभाजन
ह्यूमनआरएफ मनमाने ढंग से लंबे मल्टी-व्यू डेटा को प्रभावी ढंग से प्रस्तुत करने के लिए विरल फीचर हैश-ग्रिड के साथ उथले मल्टीलेयर परसेप्ट्रॉन का उपयोग करता है। एक कॉम्पैक्ट 4D फीचर ग्रिड का उपयोग इष्टतम रूप से वितरित टेम्पोरल सेगमेंट का प्रतिनिधित्व करने के लिए किया जाता है जो टाइम डोमेन बनाते हैं।
लौकिक संदर्भ के बावजूद, यह विधि अनुकूली अस्थायी विभाजन का उपयोग करके बेहतर प्रतिनिधित्व शक्ति प्राप्त करती है ताकि यह सुनिश्चित किया जा सके कि प्रत्येक खंड द्वारा कवर किया गया कुल 3डी स्पेस वॉल्यूम एक समान आकार का है। कोई फर्क नहीं पड़ता कि वीडियो कितना लंबा है, अनुकूली अस्थायी विभाजन एक सुसंगत प्रतिनिधित्व बनाने में सहायता करता है।
2डी-ओनली लॉस के साथ पर्यवेक्षण
प्रदान की गई और इनपुट आरजीबी छवियों और अग्रभूमि मास्क के बीच की त्रुटियों को ह्यूमनआरएफ द्वारा 2डी-ओनली हानियों का उपयोग करके मापा जाता है जिनकी निगरानी की जाती है।
तकनीक साझा MLPs और 4D अपघटन का उपयोग करके अस्थायी स्थिरता प्राप्त करती है, और परिणाम सबसे अच्छे खंड आकारों के समान होते हैं।
यह विधि 3D हानियों का उपयोग करने वाले तरीकों की तुलना में प्रशिक्षित करने के लिए अधिक प्रभावी और सरल है क्योंकि यह केवल 2D हानियों का उपयोग करती है।
विधि उन परिणामों का उत्पादन करती है जो अन्य प्रायोगिक रूप से परीक्षण किए गए तरीकों से बेहतर होते हैं, जो गति में मानव अभिनेताओं की छवियों के निर्माण के लिए एक आशाजनक रणनीति बनाते हैं जो उच्च क्षमता के होते हैं।
उपयोग के संभावित क्षेत्र
वीडियो गेम और आभासी वास्तविकता को बढ़ाना
वास्तविक समय आभासी चरित्र निर्माण के लिए वीडियो गेम और वीआर एप्लिकेशन ह्यूमनआरएफ के साथ संभव हैं। मानव अभिनेता की गति को विभिन्न कोणों से रिकॉर्ड किया जा सकता है, और फिर डेटा को ह्यूमनआरएफ के माध्यम से संसाधित किया जा सकता है।
यह अनुमति देता है खेल डेवलपर्स ऐसे पात्र बनाने के लिए जो अधिक वास्तविक रूप से पर्यावरण के साथ आगे बढ़ सकें और बातचीत कर सकें, जिससे खिलाड़ियों को अधिक आकर्षक अनुभव मिल सके।
फिल्म निर्माण में मोशन कैप्चर
अभिनेताओं की गति की स्पष्ट छवियों का उत्पादन करके, ह्यूमनआरएफ फिल्म निर्माण प्रक्रिया में मोशन कैप्चर को बढ़ा सकता है।
फिल्म निर्माता एक यथार्थवादी और गतिशील प्रदर्शन बना सकते हैं जिसे अभिनेता के प्रदर्शन को रिकॉर्ड करने के लिए कई कैमरों का उपयोग करके विभिन्न कोणों से संपादित किया जा सकता है और एक 4डी प्रतिनिधित्व तैयार करने के लिए ह्यूमनआरएफ।
इससे पुनर्वसन की आवश्यकता कम हो जाती है और उत्पादन लागत कम हो जाती है।
वर्चुअल मीटिंग्स और टेलीकॉन्फ्रेंसिंग को बढ़ाना
वास्तविक समय में दूरस्थ प्रतिभागियों के 3डी मॉडल का निर्माण करके, ह्यूमनआरएफ आभासी बैठकों में तल्लीनता और यथार्थवाद के निर्माण को सक्षम बनाता है।
आभासी बैठकों में भाग लेने वालों को दूरस्थ प्रतिभागी की गति को विभिन्न कोणों से कैप्चर करके और ह्यूमनआरएफ के माध्यम से डेटा को संसाधित करके अधिक रोचक और इंटरैक्टिव अनुभव हो सकता है।
इसके अतिरिक्त, मानवआरएफ का उपयोग दूरस्थ प्रतिभागियों के दौरान उच्च गुणवत्ता वाले दृश्य बनाने के लिए किया जा सकता है वीडियो कॉन्फ्रेंसिंग, बेहतर सहयोग और संचार के लिए अग्रणी।
शिक्षा और प्रशिक्षण की सुविधा
प्रशिक्षण और शैक्षिक वातावरण में गतिशील, यथार्थवादी सिमुलेशन बनाने के लिए ह्यूमनआरएफ का उपयोग किया जा सकता है।
प्रशिक्षण सिमुलेशन जो प्रशिक्षुओं को अधिक यथार्थवादी और रोचक वातावरण में अभ्यास करने और सीखने में सक्षम बनाता है, विशेष कार्य करने वाले प्रशिक्षकों या अभिनेताओं की गति को रिकॉर्ड करके और ह्यूमनआरएफ के माध्यम से डेटा को संसाधित करके बनाया जा सकता है।
उदाहरण के लिए, ह्यूमनआरएफ का उपयोग ड्राइविंग, उड़ान या चिकित्सा प्रशिक्षण के लिए सिमुलेशन विकसित करने के लिए किया जा सकता है।
सुरक्षा और निगरानी बढ़ाना
निगरानी और सुरक्षा अनुप्रयोगों में, ह्यूमनआरएफ का उपयोग गतिशील और यथार्थवादी लोगों या समूहों के 3डी मॉडल बनाने के लिए किया जा सकता है। सुरक्षा कर्मियों के पास विभिन्न दृष्टिकोणों से व्यक्तियों की गति को कैप्चर करके और ह्यूमनआरएफ के माध्यम से डेटा को संसाधित करके किसी व्यक्ति की गति और व्यवहार का अधिक सटीक प्रतिनिधित्व हो सकता है।
यह संभावित खतरों की पहचान और ट्रैकिंग में सुधार करता है। सुरक्षा कर्मी विभिन्न स्थितियों के लिए अभ्यास कर सकते हैं और आपातकालीन परिदृश्यों के सिमुलेशन बनाने के लिए ह्यूमनआरएफ का उपयोग करके तैयार हो सकते हैं।
समापन, भविष्य क्या है?
एक चलते-फिरते मानव अभिनेता के उच्च-गुणवत्ता वाले अद्वितीय दृश्य उत्पन्न करने के लिए HumanRF एक प्रभावी तरीका है। इसने विभिन्न प्रकार के अनुप्रयोगों में आशाजनक परिणाम प्रदर्शित किए हैं, जिनमें मोशन कैप्चर, वर्चुअल रियलिटी और टेलीप्रेजेंस शामिल हैं। ह्यूमनआरएफ की क्षमता इन अनुप्रयोगों तक ही सीमित नहीं है; इस तकनीक के लिए कई अतिरिक्त संभावित अनुप्रयोग हैं।
इस क्षेत्र में एक अध्ययन के विकसित होने, अधिक कुशल और सटीक होने के कारण इसमें सुधार होने की उम्मीद है।
नए एल्गोरिदम और आर्किटेक्चर लगभग निश्चित रूप से गतिमान मानव अभिनेताओं को मॉडलिंग और चित्रित करने के अधिक उन्नत तरीकों की ओर ले जाएंगे, जिससे सिनेमा, गेमिंग और संचार के उद्योगों में कई दिलचस्प प्रगति हो सकती है।
इसके अलावा, के आवेदन गहन शिक्षण मॉडल ह्यूमनआरएफ के साथ मिलकर भविष्य के अध्ययन के लिए एक संभावित दिशा है। इससे अधिक प्रभावी और कुशल मानव गति विश्लेषण और मॉडलिंग प्रौद्योगिकियां हो सकती हैं।
इसके अलावा, ह्यूमनआरएफ को हैप्टिक फीडबैक सिस्टम और संवर्धित वास्तविकता जैसी अन्य तकनीकों के साथ जोड़कर चिकित्सा प्रशिक्षण, शिक्षा और चिकित्सा में नए अनुप्रयोगों को जन्म दे सकता है।
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