Hutt Dir jeemools e Film gekuckt, e Videospill gespillt oder virtuell Realitéit benotzt an eppes gemierkt iwwer wéi mënschlech Charaktere sech bewegt an erschéngen?
Realistesch an detailléiert Computer-generéiert Mënschen erstellen ass laang en Zil vun der Computergrafik a Computervisiounsfuerschung.
d' Mënsch RF Projet ass e spannenden éischte Schrëtt a Richtung dat Zil
HumanRF ass eng dynamesch neural Szen Representatioun déi Multi-View Videoinput benotzt fir de Vollkierper Look vu Mënschen a Bewegung z'erreechen. Loosst eis kucken wat et alles geet a wat sinn déi potenziell Virdeeler vun dëser Technologie.
Erfaassung vu Mënschlech Leeschtung
Fotorealistesch Representatioune vu virtuellen Astellungen erstellen ass laang e Problem an Computer Grafiken.
Traditionell hunn Kënschtler 3D Objete mat der Hand generéiert. Rezent Studien hu sech awer konzentréiert op d'Recreatioun vun 3D Representatioune vun real-Welt Daten.
D'Erfaassung an d'Synthetiséierung vun realistesche mënschleche Performancen, besonnesch, war e Fokus vun der Studie fir Uwendungen wéi Filmproduktioun, Computerspiller, an Telepresenz.
Dynamic Neural Radiance Field Fortschrëtter
An de leschte Jore sinn enorm Fortschrëtter gemaach ginn fir dës Erausfuerderungen unzegoen duerch d'Benotzung vun dynamesche neurale Stralungsfelder (NeRF). NeRF ass fäeg 3D Felder ze rekonstruéieren, déi an engem Multi-Layer Perceptron (MLP) kodéiert sinn, wat d'Roman-View Synthese erlaabt.
Wärend NeRF am Ufank op statesch Szenen konzentréiert war, huet méi rezent Aarbecht dynamesch Szenen adresséiert mat Zäitbedéngung oder Deformatiounsfelder. Wéi och ëmmer, dës Methode kämpfen weider mat méi laange Sequenzen mat komplexer Bewegung, besonnesch wann et drëm geet bewegt Mënschen z'erfaassen.
ActorsHQ Daten
Fir dës Mängel unzegoen, proposéieren d'Fachleit ActorsHQ, en neit High-Fidelity-Datet vu gekleete Mënschen a Bewegung optiméiert fir fotorealistesch Roman View Synthese. Den Dataset enthält Multi-View Opzeechnunge vu 160 synchroniséierte Kameraen, déi all 12-Megapixel Videostreams erfaassen.
Dësen Dataset erlaabt d'Schafung vun enger neier Szenrepresentatioun déi Instant-NGP Hash Kodéierungen op dat temporärt Domain erweidert andeems d'Zäitdimensioun niewent enger niddereger Plaz-Zäit Tensor Zersetzung vum Feature Gitter integréiert ass.
Aféierung HumanRF
HumanRF ass eng 4D dynamesch neural Szen-Representatioun déi Vollkierperbewegung vu Multi-View Videoinput erfaasst an d'Wiedergabe vu virdru onsiichten Perspektiven erlaabt. Et ass eng Technik fir Videoopnam déi vill Daten erfaasst wärend ganz wéineg Plaz ophëlt.
Et erreecht dëst andeems de Raum an d'Zäit a méi kleng Stécker ofbriechen, ähnlech wéi e Lego-Set kann demontéiert an erëm zesummegesat ginn.
HumanRF Technologie kann d'Bewegunge vu Leit an engem Video ganz gutt erfaassen, och wa se schwéier oder komplex Beweegunge maachen. D'Creatoren vun dëser Technologie weisen d'Effizienz vum HumanRF op der nei agefouerter ActorsHQ Dataset, beweist eng bedeitend Verbesserung iwwer existent modernste Methoden.
Also, wéi war et méiglech HumanRF ze kreéieren a wat sinn hir bannenzeg Aarbechten?
Iwwersiicht vun der HumanRF Method
Zersetzung vum 4D Feature Grid
D'4D Feature Gitter Zersetzung ass e kritesche Bestanddeel vum HumanRF. Duerch d'Kombinatioun vun optimal opgedeelt 4D Segmenter, modelléiert dës Method eng dynamesch 3D Szen. All Segment huet säin eegent trainéierbar 4D Feature Gitter, wat eng Sequenz vu Frames codéiert.
Fir spatiotemporal Daten méi kompakt ze representéieren, ass d'4D Feature Gitter definéiert als Zersetzung vu véier 3D a véier 1D Feature Gitter. D'4D Feature Gitter Zersetzung hëlleft der Method fir qualitativ héichwäerteg Biller mat engem héijen Detailniveau ze produzéieren wärend manner Plaz ophëlt.
Adaptiv temporär Partitionéierung
HumanRF benotzt flaach Multilayer Perceptrone mat spatzen Feature Hash-Gitter fir arbiträr laang Multi-View Daten effektiv ze maachen. E kompakt 4D Feature Gitter gëtt benotzt fir déi optimal verdeelt temporär Segmenter ze representéieren déi d'Zäitdomän ausmaachen.
Onofhängeg vum temporäre Kontext erreecht d'Method eng super Representatiounskraaft andeems se adaptiv temporär Partitionéierung benotzt fir sécherzestellen datt de Gesamt 3D Raumvolumen, deen vun all Segment bedeckt ass, vun enger ähnlecher Gréisst ass. Egal wéi laang de Video ass, adaptiv temporär Partitionéierung hëlleft eng konsequent Representatioun ze produzéieren.
Iwwerwaachung mat 2D-nëmmen Verloschter
D'Feeler tëscht de rendered an Input RGB Biller an de Virdergrond Maske gi gemooss vum HumanRF mat 2D-nëmmen Verloschter déi iwwerwaacht ginn.
D'Technik erreecht temporär Konsequenz mat gedeelt MLPs a 4D Zersetzung, an d'Resultater si ganz ähnlech wéi déi vun de beschte Segmentgréissten.
D'Method ass méi effektiv a méi einfach ze trainéieren wéi Methoden déi 3D Verloschter benotzen well se nëmmen 2D Verloschter benotzt.
D'Method produzéiert Resultater déi méi héich wéi déi vun aneren experimentell geteste Methoden sinn, wat et eng verspriechend Strategie mécht fir Biller vu mënschlechen Akteuren a Bewegung ze produzéieren déi vun engem héije Kaliber sinn.
Méiglech Beräicher vun Benotzung
Verbessere Video Spiller a Virtuell Realitéit
Real-Zäit virtuell Charakter Kreatioun fir Video Spiller a VR Uwendungen ass méiglech mat HumanRF. D'Bewegung vum mënschleche Schauspiller kann aus verschiddene Winkelen opgeholl ginn, an d'Donnéeë kënnen dann duerch HumanRF veraarbecht ginn.
Dëst erlaabt Spill Entwéckler fir Charaktere ze kreéieren déi sech méi realistesch kënne beweegen an interagéieren mat der Ëmwelt, wat de Spiller eng méi engagéiert Erfahrung gëtt.
Motion Capture an der Filmproduktioun
Andeems Dir kloer Biller vun der Bewegung vun den Akteuren produzéiert, kann HumanRF d'Bewegungsfangerung am Filmmaking Prozess verbesseren.
Filmemacher kënnen eng realistesch an dynamesch Leeschtung kreéieren déi aus verschiddene Winkele ka geännert ginn andeems Dir verschidde Kameraen benotzt fir d'Performance vum Schauspiller opzehuelen an HumanRF fir eng 4D Representatioun ze produzéieren.
Dëst reduzéiert de Besoin fir Reshoots a reduzéiert d'Produktiounskäschte.
Virtuell Versammlungen an Telekonferenzen verbesseren
Andeems Dir 3D Modeller vu wäitem Participanten an Echtzäit produzéiert, erméiglecht HumanRF d'Schafung vun immersive a Realismus a virtuelle Versammlungen.
Participanten u virtuelle Versammlungen kënnen eng méi interessant an interaktiv Erfarung hunn andeems se d'Bewegung vum Remote Participant aus verschiddene Winkelen erfaassen an d'Donnéeën duerch HumanRF veraarbecht.
Zousätzlech kann HumanRF benotzt ginn fir qualitativ héichwäerteg Usiichte vu Remote Participanten wärend ze kreéieren Videokonferenzen, wat zu enger besserer Zesummenaarbecht a Kommunikatioun féiert.
Erliichterung vun Ausbildung an Training
HumanRF ka benotzt ginn fir dynamesch, realistesch Simulatiounen an Trainings- an Erzéiungsëmfeld ze bauen.
Trainingssimulatiounen déi Stagiairen erméiglechen an engem méi realisteschen an interessanten Ëmfeld ze üben an ze léieren kënne gemaach ginn andeems d'Bewegung vun Instruktoren oder Akteuren opgeholl gëtt, déi speziell Aufgaben ausféieren an d'Donnéeën duerch HumanRF veraarbechten.
HumanRF, zum Beispill, ka benotzt ginn fir Simulatioune fir Fuere, Fluch oder medizinesch Ausbildung z'entwéckelen.
Verbessert Sécherheet an Iwwerwaachung
An Iwwerwaachungs- a Sécherheetsapplikatiounen kann HumanRF benotzt ginn fir 3D Modeller vu Leit oder Gruppen ze kreéieren déi dynamesch a realistesch sinn. Sécherheetspersonal kann eng méi präzis Representatioun vun der Bewegung an dem Verhalen vun enger Persoun hunn andeems se d'Bewegung vun Individuen aus verschiddene Standpunkter erfaasst an d'Donnéeën duerch HumanRF veraarbecht.
Dëst verbessert d'Identifikatioun an d'Verfollegung vu potenzielle Bedrohungen. Sécherheetspersonal kann üben a sech fir verschidde Situatiounen virbereeden andeems Dir HumanRF benotzt fir Simulatioune vun Noutszenarien ze kreéieren.
Ofschloss, wat hält d'Zukunft?
HumanRF ass eng effektiv Approche fir qualitativ héichwäerteg eenzegaarteg Meenungen vun engem bewegende mënschleche Schauspiller ze generéieren. Et huet villverspriechend Resultater an enger Rei vun Uwendungen bewisen, dorënner Bewegungserfaassung, virtuell Realitéit, an Telepresence. Dem HumanRF säi Potenzial ass net op dës Uwendungen limitéiert; et gi verschidde zousätzlech méiglech Uwendungen fir dës Technologie.
Et gëtt erwaart ze verbesseren wéi eng Studie an dësem Secteur sech entwéckelt, méi effizient a präzis gëtt.
Nei Algorithmen an Architekturen wäerte bal sécher zu méi fortgeschratt Weeër féieren fir mënschlech Akteuren a Bewegung ze modelléieren an duerzestellen, wat zu villen interessanten Fortschrëtter an den Industrien vum Kino, Gaming a Kommunikatioun féieren kann.
Ausserdeem, d'Applikatioun vun déif Léieren Modeller zesumme mam HumanRF ass eng potenziell Richtung fir zukünfteg Studie. Dëst kéint zu méi effektiv an effizienter mënschlech Bewegungsanalyse a Modellertechnologien féieren.
Ausserdeem, d'Kombinatioun vun HumanRF mat aneren Technologien wéi haptesche Feedback Systemer an augmentéiert Realitéit kéint nei Uwendungen an der medizinescher Ausbildung, der Ausbildung an der Therapie entstoen.
Hannerlooss eng Äntwert