के तपाईंले कहिल्यै चलचित्र हेर्नुभएको छ, भिडियो गेम खेल्नुभएको छ, वा भर्चुअल रियालिटी प्रयोग गर्नुभएको छ र मानव क्यारेक्टरहरू कसरी सर्छन् र देखा पर्छन् भन्ने बारे केही याद गर्नुभएको छ?
यथार्थपरक र विस्तृत कम्प्युटर-उत्पन्न मानवहरू सिर्जना गर्नु लामो समयदेखि कम्प्युटर ग्राफिक्स र कम्प्युटर दृष्टि अनुसन्धानको उद्देश्य हो।
यो मानव आरएफ परियोजना त्यो लक्ष्य तिर एक रोमाञ्चक पहिलो कदम हो
HumanRF एक गतिशील तंत्रिका दृश्य प्रतिनिधित्व हो जसले गतिमा मानवहरूको पूर्ण-शरीरको रूप खिच्नको लागि बहु-दृश्य भिडियो इनपुट प्रयोग गर्दछ। आउनुहोस् हेरौं यो के हो र यस प्रविधिको सम्भावित फाइदाहरू के हुन्।
मानव प्रदर्शन कैद गर्दै
भर्चुअल सेटिङहरूको फोटोरियलिस्टिक प्रतिनिधित्वहरू सिर्जना गर्न लामो समयदेखि समस्या भएको छ कम्प्यूटर ग्राफिक्स.
परम्परागत रूपमा, कलाकारहरूले हातले 3D वस्तुहरू उत्पन्न गर्थे। हालैका अध्ययनहरू, तथापि, वास्तविक-विश्व डाटाबाट 3D प्रतिनिधित्व पुन: सिर्जना गर्नमा केन्द्रित छन्।
यथार्थवादी मानव प्रदर्शनहरू क्याप्चर र संश्लेषण, विशेष गरी, फिल्म उत्पादन, कम्प्युटर गेमहरू, र टेलिप्रेसेन्स जस्ता अनुप्रयोगहरूको लागि अध्ययनको केन्द्रबिन्दु भएको छ।
डायनामिक न्यूरल रेडियन्स फिल्ड एडभान्सेस
हालका वर्षहरूमा, डायनामिक न्यूरल रेडिएन्स फिल्डहरू (NeRF) को प्रयोग मार्फत यी चुनौतीहरूलाई सम्बोधन गर्न ठूलो प्रगति भएको छ। NeRF उपन्यास-दृश्य संश्लेषणको लागि अनुमति दिँदै, बहु-तह पर्सेप्ट्रोन (MLP) मा एन्कोड गरिएको 3D क्षेत्रहरू पुन: निर्माण गर्न सक्षम छ।
जबकि NeRF सुरुमा स्थिर दृश्यहरूमा केन्द्रित थियो, हालैको कामले समय कन्डिसन वा विरूपण क्षेत्रहरू प्रयोग गरेर गतिशील दृश्यहरूलाई सम्बोधन गरेको छ। यद्यपि, यी विधिहरूले जटिल गतिको साथ लामो अनुक्रमहरूसँग संघर्ष गर्न जारी राख्छन्, विशेष गरी जब यो चलिरहेको मानवहरूलाई क्याप्चर गर्ने कुरा आउँछ।
अभिनेताHQ को डाटा
यी त्रुटिहरूलाई सम्बोधन गर्न, पेशेवरहरूले ActorsHQ प्रस्ताव गर्छन्, फोटोरियलिस्टिक उपन्यास दृश्य संश्लेषणको लागि अनुकूलित गतिमा लुगा लगाएका मानिसहरूको नयाँ उच्च-विश्वास डेटासेट। डेटासेटले 160 सिङ्क्रोनाइज क्यामेराहरूबाट बहु-दृश्य रेकर्डिङहरू समावेश गर्दछ, प्रत्येकले 12-मेगापिक्सेल भिडियो स्ट्रिमहरू खिच्दछ।
यो डेटासेटले सुविधा ग्रिडको कम-रैंक स्पेस-टाइम टेन्सर विघटनको साथमा समय आयाम समावेश गरेर अस्थायी डोमेनमा तत्काल-एनजीपी ह्यास इन्कोडिङहरू विस्तार गर्ने नयाँ दृश्य प्रतिनिधित्व सिर्जना गर्न अनुमति दिन्छ।
HumanRF को परिचय
HumanRF एक 4D डायनामिक न्यूरल दृश्य प्रतिनिधित्व हो जसले बहु-दृश्य भिडियो इनपुटबाट पूर्ण-शरीर गति क्याप्चर गर्दछ र पहिले नदेखेको दृष्टिकोणबाट प्लेब्याक गर्न अनुमति दिन्छ। यो भिडियो रेकर्डिङको लागि एक प्रविधि हो जसले धेरै थोरै ठाउँ लिँदा धेरै डाटा क्याप्चर गर्दछ।
यसले स्पेस र समयलाई स-साना टुक्राहरूमा विभाजन गरेर यो पूरा गर्दछ, लेगो सेटलाई कसरी विच्छेदन र पुन: जम्मा गर्न सकिन्छ।
HumanRF टेक्नोलोजीले भिडियोमा मानिसहरूको चालहरू धेरै राम्ररी कैद गर्न सक्छ, चाहे तिनीहरूले कठिन वा जटिल चालहरू गरिरहेका छन्। यस टेक्नोलोजीका निर्माताहरूले नयाँ प्रस्तुत गरिएको ActorsHQ डेटासेटमा HumanRF को प्रभावकारिता देखाउँछन्, अवस्थित अत्याधुनिक विधिहरूमा उल्लेखनीय सुधार प्रदर्शन गर्दछ।
त्यसोभए, HumanRF कसरी सिर्जना गर्न सम्भव थियो र यसको भित्री कार्यहरू के हुन्?
HumanRF विधि को सिंहावलोकन
4D सुविधा ग्रिड को विघटन
4D सुविधा ग्रिड विघटन HumanRF को एक महत्वपूर्ण घटक हो। इष्टतम रूपमा विभाजन गरिएको 4D खण्डहरू संयोजन गरेर, यो विधिले गतिशील 3D दृश्य मोडेल गर्दछ। प्रत्येक खण्डको आफ्नै तालिमयोग्य 4D सुविधा ग्रिड हुन्छ, जसले फ्रेमहरूको अनुक्रम सङ्केत गर्छ।
spatiotemporal डेटालाई थप सघन रूपमा प्रतिनिधित्व गर्न, 4D सुविधा ग्रिडलाई चार 3D र चार 1D सुविधा ग्रिडहरूको विघटनको रूपमा परिभाषित गरिएको छ। 4D सुविधा ग्रिड विघटनले कम ठाउँ लिँदा उच्च स्तरको विवरणको साथ उच्च-गुणस्तर छविहरू उत्पादन गर्न विधिलाई मद्दत गर्दछ।
अनुकूलन अस्थायी विभाजन
ह्युमनआरएफले मनमानी रूपमा लामो बहु-दृश्य डेटालाई प्रभावकारी रूपमा प्रस्तुत गर्न स्पार्स फिचर ह्यास-ग्रिडहरू भएको उथला बहु-लेयर पर्सेप्ट्रनहरू प्रयोग गर्दछ। एक कम्प्याक्ट 4D सुविधा ग्रिडलाई इष्टतम रूपमा वितरित अस्थायी खण्डहरू प्रतिनिधित्व गर्न प्रयोग गरिन्छ जुन समय डोमेन बनाउँछ।
अस्थायी सन्दर्भको बाबजुद, विधिले प्रत्येक खण्डले कभर गरेको कुल 3D स्पेस भोल्युम समान आकारको छ भनी सुनिश्चित गर्न अनुकूली अस्थायी विभाजन प्रयोग गरेर उच्च प्रतिनिधित्व शक्ति प्राप्त गर्दछ। भिडियो जति लामो होस्, अनुकूली टेम्पोरल विभाजनले एक सुसंगत प्रतिनिधित्व उत्पादन गर्न मद्दत गर्दछ।
2D-मात्र हानि संग पर्यवेक्षण
रेन्डर र इनपुट RGB छविहरू र अग्रभूमि मास्कहरू बीच त्रुटिहरू HumanRF द्वारा 2D-मात्र हानि प्रयोग गरेर मापन गरिन्छ जुन पर्यवेक्षित गरिन्छ।
प्राविधिकले साझा MLPs र 4D विघटन प्रयोग गरेर अस्थायी स्थिरता प्राप्त गर्दछ, र नतिजाहरू उत्कृष्ट खण्ड आकारहरूसँग धेरै समान छन्।
विधि 3D घाटा प्रयोग गर्ने विधिहरू भन्दा तालिम दिनको लागि अधिक प्रभावकारी र सरल छ किनभने यसले 2D घाटा मात्र प्रयोग गर्दछ।
यो विधिले अन्य प्रयोगात्मक परीक्षण गरिएका विधिहरू भन्दा उच्च नतिजाहरू उत्पादन गर्दछ, जसले उच्च क्षमताको गतिमा मानव अभिनेताहरूको छविहरू उत्पादन गर्नको लागि एक आशाजनक रणनीति बनाउँछ।
प्रयोगको सम्भावित क्षेत्रहरू
भिडियो गेमहरू र भर्चुअल वास्तविकता बढाउँदै
वास्तविक-समय भर्चुअल चरित्र निर्माण को लागी भिडियो खेल र VR अनुप्रयोगहरू HumanRF सँग सम्भव छ। मानव अभिनेताको गति विभिन्न कोणबाट रेकर्ड गर्न सकिन्छ, र डाटा त्यसपछि HumanRF मार्फत प्रशोधन गर्न सकिन्छ।
यसले अनुमति दिन्छ खेल विकासकर्ताहरू खेलाडीहरूलाई थप आकर्षक अनुभव प्रदान गर्दै वातावरणसँग सार्न र अन्तरक्रिया गर्न सक्ने पात्रहरू सिर्जना गर्न।
चलचित्र निर्माणमा मोशन क्याप्चर
अभिनेताहरूको गतिको स्पष्ट छविहरू उत्पादन गरेर, HumanRF ले चलचित्र निर्माण प्रक्रियामा गति क्याप्चर बढाउन सक्छ।
चलचित्र निर्माताहरूले एक यथार्थपरक र गतिशील प्रदर्शन सिर्जना गर्न सक्छन् जुन अभिनेताको प्रदर्शन रेकर्ड गर्न धेरै क्यामेराहरू र 4D प्रतिनिधित्व उत्पादन गर्न HumanRF प्रयोग गरेर विभिन्न कोणबाट सम्पादन गर्न सकिन्छ।
यसले रिशुटको आवश्यकतालाई कम गर्छ र उत्पादन लागत घटाउँछ।
भर्चुअल बैठक र टेलिकन्फ्रेन्सिङ बढाउँदै
वास्तविक समयमा टाढाका सहभागीहरूको 3D मोडेलहरू उत्पादन गरेर, HumanRF ले भर्चुअल बैठकहरूमा इमर्सिभ र यथार्थवाद सिर्जना गर्न सक्षम बनाउँछ।
भर्चुअल बैठकहरूमा सहभागीहरूले विभिन्न कोणहरूबाट रिमोट सहभागीको गति क्याप्चर गरेर र HumanRF मार्फत डेटा प्रशोधन गरेर थप रोचक र अन्तरक्रियात्मक अनुभव लिन सक्छन्।
थप रूपमा, HumanRF को समयमा टाढाका सहभागीहरूको उच्च-गुणस्तर दृश्यहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ भिडियो कन्फरेन्सिंग, राम्रो सहयोग र संचार को लागी अग्रणी।
शिक्षा र तालिमको सहजीकरण गर्ने
HumanRF तालिम र शैक्षिक वातावरणमा गतिशील, यथार्थपरक सिमुलेशनहरू निर्माण गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
प्रशिक्षण सिमुलेशनहरू जसले प्रशिक्षार्थीहरूलाई अझ यथार्थपरक र रोचक वातावरणमा अभ्यास गर्न र सिक्न सक्षम पार्छ, विशेष कार्यहरू पूरा गर्ने प्रशिक्षक वा अभिनेताहरूको गति रेकर्ड गरेर र HumanRF मार्फत डेटा प्रशोधन गरेर बनाउन सकिन्छ।
HumanRF, उदाहरणका लागि, ड्राइभिङ, उडान, वा चिकित्सा प्रशिक्षणको लागि सिमुलेशनहरू विकास गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ।
सुरक्षा र निगरानी बढाउँदै
निगरानी र सुरक्षा अनुप्रयोगहरूमा, HumanRF लाई गतिशील र यथार्थवादी व्यक्ति वा समूहहरूको 3D मोडेलहरू सिर्जना गर्न प्रयोग गर्न सकिन्छ। सुरक्षाकर्मीहरूले विभिन्न दृष्टिकोणबाट व्यक्तिहरूको गतिलाई क्याप्चर गरेर र HumanRF मार्फत डेटा प्रशोधन गरेर व्यक्तिको गति र व्यवहारको अझ सही प्रतिनिधित्व गर्न सक्छन्।
यसले सम्भावित खतराहरूको पहिचान र ट्र्याकिङलाई सुधार गर्छ। सुरक्षा कर्मचारीहरूले अभ्यास गर्न सक्छन् र आपतकालीन परिदृश्यहरूको सिमुलेशनहरू सिर्जना गर्न HumanRF प्रयोग गरेर विभिन्न परिस्थितिहरूको लागि तयार हुन सक्छन्।
र्याप-अप, भविष्यले के राख्छ?
HumanRF एक गतिशील मानव अभिनेता को उच्च-गुणस्तर अद्वितीय विचार उत्पन्न गर्न को लागी एक प्रभावकारी दृष्टिकोण हो। यसले गति क्याप्चर, भर्चुअल वास्तविकता, र टेलिप्रेसेन्स सहित विभिन्न अनुप्रयोगहरूमा आशाजनक परिणामहरू प्रदर्शन गरेको छ। HumanRF को क्षमता यी अनुप्रयोगहरूमा सीमित छैन; यस प्रविधिको लागि धेरै अतिरिक्त सम्भावित अनुप्रयोगहरू छन्।
यस क्षेत्रको अध्ययनको विकास, अझ प्रभावकारी र सटीक हुँदै जाँदा यो सुधार हुने अपेक्षा गरिएको छ।
नयाँ एल्गोरिदम र आर्किटेक्चरहरूले लगभग निश्चित रूपमा मोडेलिङ र गतिमा मानव अभिनेताहरूलाई चित्रण गर्ने थप उन्नत तरिकाहरूतर्फ नेतृत्व गर्नेछ, जसले सिनेमा, गेमिङ, र सञ्चारका उद्योगहरूमा धेरै रोचक प्रगतिहरू निम्त्याउन सक्छ।
यसबाहेक, को आवेदन गहिरो शिक्षा मोडेल HumanRF सँगसँगै भविष्यको अध्ययनको लागि सम्भावित दिशा हो। यसले थप प्रभावकारी र कुशल मानव गति विश्लेषण र मोडेलिङ प्रविधिहरूको नेतृत्व गर्न सक्छ।
यसबाहेक, ह्याप्टिक प्रतिक्रिया प्रणाली र संवर्धित वास्तविकता जस्ता अन्य प्रविधिहरूसँग HumanRF को संयोजनले चिकित्सा प्रशिक्षण, शिक्षा, र थेरापीमा नयाँ अनुप्रयोगहरूलाई जन्म दिन सक्छ।
जवाफ छाड्नुस्