Сиз качандыр бир кино көрүп, видео оюн ойноп же виртуалдык чындыкты колдонуп, адам каармандарынын кыймыл-аракети жана пайда болушуна байланыштуу кандайдыр бир нерсени байкадыңыз беле?
Реалдуу жана деталдаштырылган компьютердик адамдарды түзүү көптөн бери компьютердик графиканын жана компьютердик көрүнүштү изилдөөнүн максаты болуп келген.
The HumanRF долбоор бул максатка карай кызыктуу биринчи кадам болуп саналат
HumanRF – кыймылдагы адамдардын денесинин толук көрүнүшүн тартуу үчүн көп көрүү видео киргизүүнү колдонгон динамикалык нейрон көрүнүшү. Келгиле, бул эмне жөнүндө экенин жана бул технологиянын кандай артыкчылыктары бар экенин карап көрөлү.
Адамдын натыйжалуулугун тартуу
Виртуалдык орнотуулардын фотореалисттик көрүнүштөрүн түзүү көптөн бери көйгөй болуп келген компьютердик графика.
Салт боюнча, сүрөтчүлөр 3D объектилерин кол менен жасашкан. Бирок, акыркы изилдөөлөр чыныгы дүйнөдөгү маалыматтардан 3D өкүлчүлүктөрүн кайра түзүүгө басым жасады.
Айрыкча, адамдын реалдуу спектаклдерин тартуу жана синтездөө кино өндүрүшү, компьютер оюндары жана телекөрсөтүү сыяктуу колдонмолор үчүн изилдөөнүн негизги багыты болгон.
Динамикалык нейрондук нурлануу талаасы алдыга жылды
Акыркы жылдарда динамикалык нейрон нурлануу талааларын (NeRF) колдонуу аркылуу бул көйгөйлөрдү чечүүдө зор прогресске жетишилди. NeRF көп катмарлуу перцептрондо (MLP) коддолгон 3D талааларын реконструкциялоого жөндөмдүү жана жаңы көрүнүш синтезине жол ачат.
NeRF адегенде статикалык көрүнүштөргө багытталган болсо, акыркы иш убакытты кондициялоо же деформация талааларын колдонуу менен динамикалык көрүнүштөрдү караган. Бирок, бул ыкмалар, айрыкча, кыймылдап жаткан адамдарды кармоого келгенде, татаал кыймыл менен узак ырааттуулук менен күрөшүүнү улантууда.
ActorsHQ маалыматтар базасы
Бул кемчиликтерди жоюу үчүн профессионалдар ActorsHQ, фотореалисттик роман көрүү синтези үчүн оптималдаштырылган кыймылдагы кийимчен адамдардын жаңы маалымат топтомун сунушташат. Берилиштер топтому ар бири 160 мегапикселдүү видео агымдарды тартуучу 12 синхрондоштурулган камералардын көп көрүү жазууларын камтыйт.
Бул берилиштер жыйындысы өзгөчөлүк торунун төмөнкү даражалуу мейкиндик-убакыт тензордук декомпозициясы менен катар убакыттын өлчөмүн киргизүү аркылуу Instant-NGP хэш коддоолорун убактылуу доменге жайылткан жаңы көрүнүштү түзүүгө мүмкүндүк берет.
HumanRF менен тааныштыруу
HumanRF – бул 4D динамикалык нейрон көрүнүшү, ал көп көрүү видео киргизүүдөн дененин толук кыймылын тартып алат жана мурда көрүнбөгөн перспективалардан ойнотууга мүмкүндүк берет. Бул өтө аз орунду ээлеп, көп маалыматтарды камтыган видео жаздыруу ыкмасы.
Ал муну мейкиндикти жана убакытты майда бөлүктөргө бөлүү аркылуу ишке ашырат, мисалы, Лего топтомун кантип ажыратып, кайра чогултса болот.
HumanRF технологиясы татаал же татаал кыймылдарды жасап жатса дагы, видеодогу адамдардын кыймылын абдан жакшы тарта алат. Бул технологияны жаратуучулар жаңы киргизилген ActorsHQ маалымат топтомунда HumanRF эффективдүүлүгүн көрсөтүп, учурдагы заманбап методдорго караганда бир топ жакшырганын көрсөтүшөт.
Ошентип, HumanRF кантип түзүүгө мүмкүн болгон жана анын ички иштери кандай?
HumanRF методуна сереп салуу
4D Функция торунун декомпозициясы
4D өзгөчөлүгү торчо ажыратуу HumanRF маанилүү компоненти болуп саналат. Оптималдуу бөлүнгөн 4D сегменттерин бириктирүү менен, бул ыкма динамикалык 3D көрүнүшүн моделдейт. Ар бир сегмент жээкчелердин ырааттуулугун коддогон өзүнүн үйрөтүүчү 4D өзгөчөлүк торуна ээ.
Убакыттын мейкиндигинин маалыматтарын компакттуураак көрсөтүү үчүн 4D өзгөчөлүк торчосу төрт 3D жана төрт 1D өзгөчөлүк торчосунун ажыроосу катары аныкталат. 4D өзгөчөлүгү торчо ажыратуу ыкмасы азыраак орун ээлеп, деталдардын жогорку деңгээли менен жогорку сапаттагы сүрөттөрдү чыгарууга жардам берет.
Адаптивдүү убактылуу бөлүү
HumanRF өзүм билемдик менен узун көп көрүү маалыматтарды эффективдүү көрсөтүү үчүн сейрек өзгөчөлүктөргө ээ хэш-торлору менен тайыз көп катмарлуу кабылдоолорду колдонот. Убакыт доменин түзгөн оптималдуу бөлүштүрүлгөн убактылуу сегменттерди көрсөтүү үчүн компакттуу 4D функция торчосу колдонулат.
Убактылуу контекстке карабастан, ар бир сегмент камтылган 3D мейкиндигинин жалпы көлөмү бирдей өлчөмдө болушун камсыз кылуу үчүн адаптацияланган убактылуу бөлүүнү колдонуу аркылуу жогорку өкүлчүлүккө жетишет. Видео канчалык узак болбосун, ыңгайлаштырылган убактылуу бөлүү ырааттуу өкүлчүлүктү түзүүгө жардам берет.
2D гана жоготуулар менен көзөмөл
Көрсөтүлгөн жана киргизилген RGB сүрөттөрү менен алдыңкы пландагы маскалардын ортосундагы каталар HumanRF тарабынан көзөмөлдөнгөн 2D гана жоготуулар аркылуу өлчөнөт.
Техника бөлүшүлгөн MLPs жана 4D декомпозицияны колдонуу менен убактылуу ырааттуулукка жетишет жана натыйжалары сегменттин эң мыкты өлчөмдөрүнө абдан окшош.
Метод 3D жоготууларды колдонгон методдорго караганда окутуу үчүн натыйжалуу жана жөнөкөй, анткени ал 2D жоготууларды гана колдонот.
Метод эксперименталдык жактан текшерилген башка методдордон жогору натыйжаларды берет, бул аны кыймылдагы адам актерлорунун жогорку калибрдеги сүрөттөрүн чыгаруу үчүн келечектүү стратегияга айландырат.
Колдонуунун мүмкүн болгон аймактары
Видео оюндарды жана виртуалдык чындыкты жогорулатуу
үчүн реалдуу убакытта виртуалдык каарман түзүү оюндар жана VR тиркемелери HumanRF менен мүмкүн. Адамдын кыймылы ар кандай бурчтардан жазылып алынышы мүмкүн, андан кийин маалымат HumanRF аркылуу иштетилет.
Бул мүмкүнчүлүк берет оюн иштеп оюнчуларга кызыктуураак тажрыйба берип, айлана-чөйрө менен реалдуураак кыймылдай турган жана өз ара аракеттене алган каармандарды түзүү.
Кино өндүрүшүндөгү кыймылды тартуу
Актерлордун кыймылынын так сүрөттөрүн чыгаруу менен HumanRF тасма тартуу процессинде кыймылды тартууну жакшыртат.
Кинорежиссерлор актёрдун аткаруусун жаздыруу үчүн бир нече камераны жана 4D көрсөтүүнү жаратуу үчүн HumanRF аркылуу ар кайсы бурчтан монтаждала турган реалдуу жана динамикалык спектаклди түзө алышат.
Бул кайра иштетүү зарылдыгын азайтат жана өндүрүштүк чыгымдарды азайтат.
Виртуалдык жолугушууларды жана телеконференцияларды өркүндөтүү
Алыскы катышуучулардын 3D моделдерин реалдуу убакыт режиминде чыгаруу менен HumanRF виртуалдык жолугушууларда иммерсивдүү жана реалдуулукту түзүүгө мүмкүндүк берет.
Виртуалдык жолугушуулардын катышуучулары алыскы катышуучунун кыймылын ар кандай бурчтан тартып, HumanRF аркылуу маалыматтарды иштеп чыгуу менен кызыктуу жана интерактивдүү тажрыйбага ээ боло алышат.
Кошумча, HumanRF учурунда алыскы катышуучулардын жогорку сапаттагы көрүнүштөрүн түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн Видео конференция, жакшы кызматташууга жана байланышка алып келет.
Билим берүүнү жана окутууну жеңилдетүү
HumanRF окутуу жана билим берүү чөйрөлөрүндө динамикалык, реалдуу симуляцияларды куруу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Окуучуларга реалдуураак жана кызыктуу чөйрөдө машыгууга жана үйрөнүүгө мүмкүндүк берген тренинг симуляциялары белгилүү бир тапшырмаларды аткарып жаткан инструкторлордун же актерлордун кыймылын жазуу жана HumanRF аркылуу маалыматтарды иштетүү аркылуу жасалышы мүмкүн.
HumanRF, мисалы, айдоо, учуу же медициналык окуу үчүн симуляцияларды иштеп чыгуу үчүн колдонулушу мүмкүн.
Коопсуздукту жана көзөмөлдү күчөтүү
Көзөмөлдөө жана коопсуздук колдонмолорунда HumanRF динамикалык жана реалдуу адамдардын же топтордун 3D моделдерин түзүү үчүн колдонулушу мүмкүн. Коопсуздук кызматкерлери ар кандай көз караштардагы адамдардын кыймылын тартып алуу жана HumanRF аркылуу маалыматтарды иштетүү аркылуу адамдын кыймылын жана жүрүм-турумун так көрсөтө алышат.
Бул мүмкүн болуучу коркунучтарды аныктоону жана көзөмөлдөөнү жакшыртат. Коопсуздук кызматкерлери өзгөчө кырдаалдардын сценарийлерин түзүү үчүн HumanRF аркылуу ар кандай кырдаалдарга көнүгүү жасап, даяр боло алышат.
Жыйынтык, Келечекте эмне болот?
HumanRF кыймылдуу адам актерунун жогорку сапаттагы уникалдуу көрүнүштөрүн түзүү үчүн эффективдүү ыкма. Ал ар кандай тиркемелерде, анын ичинде кыймылды тартууда, виртуалдык реалдуулукта жана телекөрсөтүүдө келечектүү натыйжаларды көрсөттү. HumanRF потенциалы бул колдонмолор менен эле чектелбейт; бул технология үчүн бир нече кошумча мүмкүн болгон колдонмолор бар.
Бул сектордо изилдөө өнүккөн сайын натыйжалуу жана так болуп, жакшырышы күтүлүүдө.
Жаңы алгоритмдер жана архитектуралар, албетте, кино, оюн жана байланыш тармактарында көптөгөн кызыктуу жетишкендиктерге алып келиши мүмкүн болгон кыймылда адам актерлорун моделдөө жана сүрөттөөнүн өнүккөн ыкмаларына алып келет.
Мындан тышкары, арыз терең үйрөнүү моделдери HumanRF менен бирге келечектеги изилдөө үчүн потенциалдуу багыт болуп саналат. Бул адамдын кыймылын талдоо жана моделдөө технологияларын натыйжалуу жана эффективдүү алып келиши мүмкүн.
Андан тышкары, HumanRFти хаптикалык пикир системалары жана кеңейтилген реалдуулук сыяктуу башка технологиялар менен айкалыштыруу медициналык окутууда, билим берүүдө жана терапияда жаңы колдонмолорду пайда кылышы мүмкүн.
Таштап Жооп