Ma we carî li fîlimek temaşe kiriye, lîstikek vîdyoyê lîstiye, an rastiya virtual bikar aniye û li ser ku karakterên mirovan çawa tevdigerin û xuya dibin tiştek nedîtiye?
Afirandina mirovên rastîn û hûrgulî yên ku ji hêla komputerê ve têne hilberandin demek dirêj armancek grafîkên computer û lêkolîna dîtina komputerê ye.
Ew HumanRF proje ji bo vê armancê gava yekem a balkêş e
HumanRF temsîla dîmenek neuralî ya dînamîkî ye ku têketina vîdyoya pir-dîmenî bikar tîne da ku nihêrîna tev-laşê mirovan di tevgerê de bigire. Ka em bibînin ka ew çi ye û feydeyên potansiyel ên vê teknolojiyê çi ne.
Girtina Performansa Mirovan
Afirandina nûnertiyên fotorealîst ên mîhengên virtual ji mêj ve di nav de pirsgirêkek bû grafikên computer.
Bi kevneşopî, hunermend bi destan tiştên 3D çêkirin. Lêbelê, lêkolînên vê dawîyê li ser ji nû ve afirandina nûnertiyên 3D ji daneyên cîhana rastîn hûr bûne.
Girtin û sentezkirina performansên mirovî yên rastîn, bi taybetî, ji bo serîlêdanên wekî hilberîna fîlimê, lîstikên komputerê, û têlefonê bûye navendek lêkolînê.
Pêşveçûna Qada Radyana Neuralî ya Dînamîk
Di van salên dawî de, di çareserkirina van pirsgirêkan de bi karanîna qadên tîrêjên neuralî yên dînamîkî (NeRF) pêşkeftinek pir mezin çêbûye. NeRF jêhatî ye ku zeviyên 3D yên ku di perceptronek pir-tebeqe (MLP) de kodkirî ji nû ve ava bike, ku destûrê dide senteza nû-dîtinî.
Dema ku NeRF di destpêkê de balê dikişand ser dîmenên statîk, xebata nûtirîn dîmenên dînamîkî bi karanîna zemanên şert û deformasyonê ve mijûl kir. Lêbelê, van rêbazan berdewam dikin ku bi rêzikên dirêjtir ên bi tevgera tevlihev re têkoşîn bikin, nemaze dema ku ew tê girtina mirovên tevgerê.
Daneyên ActorsHQ
Ji bo çareserkirina van xeletiyan, pispor ActorsHQ, danehevek nû ya pêbawer a mirovên cil û berg ên di tevgerê de ku ji bo senteza dîtina romana fotorealîst a xweştirkirî pêşniyar dikin. Di danezanê de ji 160 kamerayên hevdemkirî tomarên pir-dîtinan vedihewîne, ku her yek herikên vîdyoyê yên 12-megapixel digire.
Ev danehev rê dide afirandina nûnertiyek dîmenek nû ya ku şîfreyên hash-a Instant-NGP berbi qada demkî ve dirêj dike bi tevlêkirina pîvana demê li kêleka dabeşkirina tensora cîh-demê ya nizm a tora taybetmendiyê.
Danasîna HumanRF
HumanRF temsîla dîmena neuralî ya 4D dînamîkî ye ku tevgera tev-laş ji ketina vîdyoya pir-dîmenî digire û destûrê dide lîstika ji perspektîfên berê yên nedîtî. Ew teknîkek ji bo tomarkirina vîdyoyê ye ku dema ku cîhek pir hindik digire gelek daneyan digire.
Ew vê yekê bi parçekirina cîh û demê li perçeyên piçûktir pêk tîne, mîna ku çawa komek Lego dikare ji hev veqetîne û ji nû ve were berhev kirin.
Teknolojiya HumanRF dikare tevgerên mirovan di vîdyoyek pir baş de bigire, her çend ew tevgerên dijwar an tevlihev bikin. Afirînerên vê teknolojiyê bandorkeriya HumanRF li ser danûstendina ActorsHQ ya nû hatî destnîşan kirin destnîşan dikin, ku li ser rêbazên nûjen ên heyî pêşkeftinek girîng nîşan dide.
Ji ber vê yekê, çawa gengaz bû ku HumanRF were afirandin û karên hundurîn ên wê çi ne?
Berfirehiya Rêbaza HumanRF
Parzûnkirina Tûra Taybetmendiya 4D
Hilweşîna tora taybetmendiya 4D pêkhateyek girîng a HumanRF e. Bi berhevkirina beşên 4D yên ku bi rengek çêtirîn hatine dabeş kirin, ev rêbaz dîmenek 3D-ya dînamîkî model dike. Her beş tora xweya taybetmendiya 4D ya perwerdekirî heye, ku rêzek çarçove kod dike.
Ji bo ku daneyên feza-demî bi awayekî kompakttir temsîl bikin, tora taybetmendiya 4D wekî veqetandina çar torên taybetmendiya 3D û çar 1D tê pênase kirin. Hilweşîna torê ya taybetmendiya 4D ji rêbazê re di hilberandina wêneyên qalîteya bilind de bi astek bilind a hûrgulî re di heman demê de cîhê hindiktir digire dibe alîkar.
Dabeşkirina Demkî ya Adaptive
HumanRF perceptronên pirzimanî yên hûrgelî yên bi şebek-torên taybetmendiya kêm bikar tîne da ku daneyên pir-dîtinî yên keyfî bi bandor bikêr bike. Tûrek taybetmendiya 4D ya kompakt tê bikar anîn da ku beşên demkî yên bi rengek çêtirîn belavkirî yên ku qada demê pêk tînin temsîl bike.
Bêyî çarçoweya demkî, rêbaz bi karanîna dabeşkirina demkî ya adaptîv hêza nûnertiya bilind digihîje da ku pê ewle bibe ku tevahiya cîhê 3D ya ku ji hêla her beşê ve hatî vegirtin bi pîvanek wekhev e. Vîdyo çiqas dirêj be jî, dabeşkirina demkî ya adaptîf di hilberandina nûneriyek domdar de dibe alîkar.
Çavdêriya bi windahiyên 2D-tenê
Çewtiyên di navbera wêneyên RGB-yê yên dakêşandî û têketinê û maskên pêşîn de ji hêla HumanRF ve bi karanîna windahiyên 2D-tenê yên ku têne çavdêr kirin têne pîvandin.
Teknîkî bi karanîna MLP-yên hevbeş û hilweşandina 4D-ê bi hevrêziya demkî digihîje, û encam pir dişibin wan mezinahiyên beşên çêtirîn.
Rêbaz ji rêbazên ku windahiyên 3D bikar tînin bi bandortir û hêsantir e ji ber ku ew tenê windahiyên 2D bikar tîne.
Rêbaz encamên ku ji yên rêbazên din ên bi ceribandinê hatine ceribandin derdixe holê, ku ew dike stratejiyek sozdar ji bo hilberandina wêneyên aktorên mirovî yên di tevgerê de ku qalibek bilind in.
Herêmên Bikarhêner ên Muhtemel
Zêdekirina Lîstikên Vîdyo û Rastiya Virtual
Afirandina karaktera virtual ya rast-dem ji bo video games û serîlêdanên VR bi HumanRF re gengaz e. Tevgera lîstikvanê mirovî dikare ji aliyên cihêreng ve were tomar kirin, û piştre daneyan bi navgîniya HumanRF ve têne hilberandin.
Ev dihêle pêşdebirên lîstikan ji bo afirandina karakterên ku dikarin bi hawîrdorê re rasttir tevbigerin û têkilî daynin, ji lîstikvanan re ezmûnek balkêştir bidin.
Motion Capture di Hilberîna Fîlman de
Bi hilberandina wêneyên zelal ên tevgera lîstikvanan, HumanRF dikare di pêvajoya çêkirina fîlimê de girtina tevgerê zêde bike.
Fîlmçêker dikarin performansek realîst û dînamîkî biafirînin ku dikare ji aliyên cûda ve were sererast kirin bi karanîna gelek kamerayan ji bo tomarkirina performansa lîstikvan û HumanRF ji bo hilberandina nûnertiyek 4D.
Ev hewcedariya ji nû ve kişandinê kêm dike û lêçûnên hilberînê kêm dike.
Zêdekirina Civînên Virtual û Telekonferansê
Bi hilberandina modelên 3D yên beşdarên dûr di wextê rast de, HumanRF di civînên virtual de çêkirina binavbûn û realîzmê pêk tîne.
Beşdarên civînên virtual dikarin bi girtina tevgera beşdarê dûr ji aliyên cihêreng ve bibin xwedî ezmûnek balkêştir û înteraktîftir û bi navgîniya HumanRF ve hilberandina daneyan.
Digel vê yekê, HumanRF dikare were bikar anîn da ku di dema xwe de dîmenên kalîteya bilind ên beşdarên dûr biafirîne konfêranskirina vîdyoyê, dibe sedema hevkarî û pêwendiya çêtir.
Hêsankirina Perwerde û Perwerdehiyê
HumanRF dikare ji bo avakirina simulasyonên dînamîkî, realîst di hawîrdorên perwerdehî û perwerdehiyê de were bikar anîn.
Simulasyonên perwerdehiyê yên ku destûr dide xwendekaran ku di hawîrdorek rastîn û balkêştir de pratîk û fêr bibin, dikarin bi tomarkirina tevgera mamoste an lîstikvanên ku peywirên taybetî pêk tînin û pêvajokirina daneyan bi navgîniya HumanRF ve têne çêkirin.
Mînakî, HumanRF dikare ji bo pêşxistina simulasyonên ajotinê, firîn, an perwerdehiya bijîjkî were bikar anîn.
Zêdekirina Ewlekarî û Çavdêriyê
Di sepanên çavdêrîkirin û ewlehiyê de, HumanRF dikare were bikar anîn da ku modelên 3D yên mirov an komên ku dînamîk û realîst in biafirîne. Karmendên ewlehiyê dikarin bi girtina tevgera kesan ji nêrînên cihêreng û pêvajokirina daneyan bi navgîniya HumanRF ve nûnertiya rasttir a tevger û tevgera kesek hebe.
Ev naskirin û şopandina gefên potansiyel çêtir dike. Karmendên ewlehiyê dikarin bi karanîna HumanRF-ê ji bo çêkirina simulasyonên senaryoyên acîl pratîk bikin û ji rewşên cihêreng re amade bibin.
Wrap-Up, Pêşeroj Çi Dihêle?
HumanRF rêgezek bi bandor e ji bo afirandina dîmenên bêhempa yên bi kalîte yê aktorek mirovî ya tevgerî. Ew di cûrbecûr sepanan de, di nav de girtina tevgerê, rastiya virtual, û têlefonê, encamên sozdar nîşan da. Potansiyela HumanRF bi van sepanan re sînordar nabe; ji bo vê teknolojiyê çend serîlêdanên gengaz ên din hene.
Tê pêşbînîkirin ku her ku lêkolînek di vê sektorê de pêşve diçe, bikêrtir û rastir dibe.
Algorîtma û mîmariyên nû dê hema bêje bê guman rê li ber awayên pêşkeftî yên modelkirin û xêzkirina aktorên mirovan di tevgerê de bigirin, ku dibe ku bibe sedema gelek pêşkeftinên balkêş di pîşesaziyên sînema, lîstik û ragihandinê de.
Wekî din, serîlêdana ji modelên fêrbûna kûr bi HumanRF re ji bo lêkolîna pêşerojê rêgezek potansiyel e. Ev dibe ku bibe sedema analîzkirina tevgera mirovan û teknolojiyên modelkirinê yên bi bandor û bikêrtir.
Wekî din, berhevkirina HumanRF bi teknolojiyên din ên mîna pergalên vegerandina haptîk û rastiya zêdekirî re dikare di perwerdehiya bijîjkî, perwerdehî û dermankirinê de serîlêdanên nû derxe holê.
Leave a Reply