మీరు ఎప్పుడైనా సినిమా చూసారా, వీడియో గేమ్ ఆడారా లేదా వర్చువల్ రియాలిటీని ఉపయోగించారా మరియు మానవ పాత్రలు ఎలా కదులుతాయో మరియు కనిపించాయి అనే దాని గురించి ఏదైనా గమనించారా?
వాస్తవిక మరియు వివరణాత్మక కంప్యూటర్-సృష్టించిన మానవులను సృష్టించడం చాలా కాలంగా కంప్యూటర్ గ్రాఫిక్స్ మరియు కంప్యూటర్ విజన్ పరిశోధన యొక్క లక్ష్యం.
మా హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ ప్రాజెక్ట్ ఆ లక్ష్యం వైపు ఒక ఉత్తేజకరమైన మొదటి అడుగు
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ అనేది చలనంలో ఉన్న మానవుల పూర్తి-శరీర రూపాన్ని సంగ్రహించడానికి బహుళ-వీక్షణ వీడియో ఇన్పుట్ను ఉపయోగించే డైనమిక్ న్యూరల్ దృశ్య ప్రాతినిధ్యం. దీని గురించి ఏమిటి మరియు ఈ సాంకేతికత యొక్క సంభావ్య ప్రయోజనాలు ఏమిటో చూద్దాం.
మానవ పనితీరును సంగ్రహించడం
వర్చువల్ సెట్టింగ్ల యొక్క ఫోటోరియలిస్టిక్ ప్రాతినిధ్యాలను సృష్టించడం చాలా కాలంగా సమస్యగా ఉంది కంప్యూటర్ గ్రాఫిక్స్.
సాంప్రదాయకంగా, కళాకారులు చేతితో 3D వస్తువులను రూపొందించారు. అయితే ఇటీవలి అధ్యయనాలు వాస్తవ ప్రపంచ డేటా నుండి 3D ప్రాతినిధ్యాలను పునఃసృష్టించడంపై దృష్టి సారించాయి.
వాస్తవిక మానవ ప్రదర్శనలను సంగ్రహించడం మరియు సంశ్లేషణ చేయడం, ప్రత్యేకించి, చలనచిత్ర నిర్మాణం, కంప్యూటర్ గేమ్లు మరియు టెలిప్రెసెన్స్ వంటి అనువర్తనాల కోసం అధ్యయనం యొక్క కేంద్రంగా ఉంది.
డైనమిక్ న్యూరల్ రేడియన్స్ ఫీల్డ్ అడ్వాన్సెస్
ఇటీవలి సంవత్సరాలలో, డైనమిక్ న్యూరల్ రేడియన్స్ ఫీల్డ్స్ (NeRF) ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో అద్భుతమైన పురోగతి సాధించబడింది. NeRF బహుళ-లేయర్ పర్సెప్ట్రాన్ (MLP)లో ఎన్కోడ్ చేయబడిన 3D ఫీల్డ్లను పునర్నిర్మించగలదు, ఇది నవల-వీక్షణ సంశ్లేషణను అనుమతిస్తుంది.
NeRF ప్రారంభంలో స్టాటిక్ సన్నివేశాలపై దృష్టి కేంద్రీకరించినప్పటికీ, ఇటీవలి పని సమయ కండిషనింగ్ లేదా డిఫార్మేషన్ ఫీల్డ్లను ఉపయోగించి డైనమిక్ దృశ్యాలను పరిష్కరించింది. ఏది ఏమైనప్పటికీ, ఈ పద్ధతులు సంక్లిష్టమైన కదలికలతో సుదీర్ఘ శ్రేణులతో పోరాడుతూనే ఉంటాయి, ప్రత్యేకించి కదిలే మానవులను బంధించడం విషయానికి వస్తే.
యాక్టర్స్హెచ్క్యూ డేటాస్
ఈ లోపాలను పరిష్కరించడానికి, నిపుణులు ActorsHQని ప్రతిపాదించారు, ఇది ఫోటోరియలిస్టిక్ నవల వీక్షణ సంశ్లేషణ కోసం ఆప్టిమైజ్ చేయబడిన మోషన్లో ఉన్న దుస్తులు ధరించిన మానవుల యొక్క కొత్త అధిక-విశ్వసనీయ డేటాసెట్. డేటాసెట్లో 160 సింక్రొనైజ్ చేయబడిన కెమెరాల నుండి బహుళ-వీక్షణ రికార్డింగ్లు ఉన్నాయి, ప్రతి ఒక్కటి 12-మెగాపిక్సెల్ వీడియో స్ట్రీమ్లను క్యాప్చర్ చేస్తుంది.
ఫీచర్ గ్రిడ్ యొక్క తక్కువ-ర్యాంక్ స్పేస్-టైమ్ టెన్సర్ డికంపోజిషన్తో పాటు టైమ్ డైమెన్షన్ను చేర్చడం ద్వారా తాత్కాలిక డొమైన్కు తక్షణ-NGP హాష్ ఎన్కోడింగ్లను విస్తరించే కొత్త దృశ్య ప్రాతినిధ్యాన్ని రూపొందించడానికి ఈ డేటాసెట్ అనుమతిస్తుంది.
HumanRFని పరిచయం చేస్తున్నాము
HumanRF అనేది 4D డైనమిక్ న్యూరల్ సీన్ రిప్రజెంటేషన్, ఇది మల్టీ-వ్యూ వీడియో ఇన్పుట్ నుండి పూర్తి-శరీర చలనాన్ని సంగ్రహిస్తుంది మరియు గతంలో చూడని దృక్కోణాల నుండి ప్లేబ్యాక్ను అనుమతిస్తుంది. ఇది చాలా తక్కువ స్థలాన్ని తీసుకుంటూ చాలా డేటాను క్యాప్చర్ చేసే వీడియో రికార్డింగ్ కోసం ఒక టెక్నిక్.
ఇది ఒక Lego సెట్ను ఎలా విడదీయవచ్చు మరియు తిరిగి కలపవచ్చు అనే విధంగా స్థలాన్ని మరియు సమయాన్ని చిన్న ముక్కలుగా విభజించడం ద్వారా దీనిని సాధిస్తుంది.
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ టెక్నాలజీ వ్యక్తులు కష్టమైన లేదా సంక్లిష్టమైన కదలికలను చేస్తున్నప్పటికీ, వారి కదలికలను వీడియోలో చక్కగా క్యాప్చర్ చేయగలదు. ఈ సాంకేతికత యొక్క సృష్టికర్తలు కొత్తగా ప్రవేశపెట్టిన ActorsHQ డేటాసెట్లో HumanRF యొక్క ప్రభావాన్ని ప్రదర్శిస్తారు, ఇది ఇప్పటికే ఉన్న అత్యాధునిక పద్ధతుల కంటే గణనీయమైన అభివృద్ధిని ప్రదర్శిస్తుంది.
కాబట్టి, హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ని సృష్టించడం ఎలా సాధ్యమైంది మరియు దాని అంతర్గత పనితీరు ఏమిటి?
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ పద్ధతి యొక్క అవలోకనం
4D ఫీచర్ గ్రిడ్ యొక్క కుళ్ళిపోవడం
4D ఫీచర్ గ్రిడ్ కుళ్ళిపోవడం HumanRFలో కీలకమైన భాగం. ఉత్తమంగా విభజించబడిన 4D విభాగాలను కలపడం ద్వారా, ఈ పద్ధతి ఒక డైనమిక్ 3D దృశ్యాన్ని మోడల్ చేస్తుంది. ప్రతి విభాగానికి దాని స్వంత శిక్షణ ఇవ్వదగిన 4D ఫీచర్ గ్రిడ్ ఉంది, ఇది ఫ్రేమ్ల క్రమాన్ని ఎన్కోడ్ చేస్తుంది.
స్పాటియోటెంపోరల్ డేటాను మరింత సంక్షిప్తంగా సూచించడానికి, 4D ఫీచర్ గ్రిడ్ నాలుగు 3D మరియు నాలుగు 1D ఫీచర్ గ్రిడ్ల విచ్ఛేదనంగా నిర్వచించబడింది. 4D ఫీచర్ గ్రిడ్ డికంపోజిషన్ తక్కువ స్థలాన్ని తీసుకుంటూ అధిక స్థాయి వివరాలతో అధిక-నాణ్యత చిత్రాలను రూపొందించడంలో పద్ధతికి సహాయపడుతుంది.
అడాప్టివ్ టెంపోరల్ విభజన
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ నిస్సారమైన మల్టీలేయర్ పర్సెప్ట్రాన్లను స్పార్స్ ఫీచర్ హ్యాష్-గ్రిడ్లతో ఏకపక్షంగా సుదీర్ఘమైన బహుళ-వీక్షణ డేటాను ప్రభావవంతంగా అందించడానికి ఉపయోగిస్తుంది. టైమ్ డొమైన్ను రూపొందించే సరైన పంపిణీ చేయబడిన తాత్కాలిక విభాగాలను సూచించడానికి కాంపాక్ట్ 4D ఫీచర్ గ్రిడ్ ఉపయోగించబడుతుంది.
తాత్కాలిక సందర్భంతో సంబంధం లేకుండా, ప్రతి విభాగంలో కవర్ చేయబడిన మొత్తం 3D స్పేస్ వాల్యూమ్ ఒకే పరిమాణంలో ఉండేలా అడాప్టివ్ టెంపోరల్ విభజనను ఉపయోగించడం ద్వారా ఈ పద్ధతి ఉన్నతమైన ప్రాతినిధ్య శక్తిని సాధిస్తుంది. వీడియో ఎంత పొడవుగా ఉన్నా, స్థిరమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని రూపొందించడంలో అనుకూల తాత్కాలిక విభజన సహాయపడుతుంది.
2D-మాత్రమే నష్టాలతో పర్యవేక్షణ
రెండర్ చేయబడిన మరియు ఇన్పుట్ RGB ఇమేజ్లు మరియు ముందుభాగం మాస్క్ల మధ్య ఎర్రర్లు పర్యవేక్షించబడే 2D-మాత్రమే నష్టాలను ఉపయోగించి HumanRF ద్వారా కొలవబడతాయి.
భాగస్వామ్య MLPలు మరియు 4D కుళ్ళిపోవడాన్ని ఉపయోగించి సాంకేతికత తాత్కాలిక అనుగుణ్యతను సాధిస్తుంది మరియు ఫలితాలు ఉత్తమ సెగ్మెంట్ పరిమాణాల మాదిరిగానే ఉంటాయి.
3D నష్టాలను ఉపయోగించే పద్ధతుల కంటే ఈ పద్ధతి మరింత ప్రభావవంతమైనది మరియు శిక్షణ ఇవ్వడం సులభం ఎందుకంటే ఇది 2D నష్టాలను మాత్రమే ఉపయోగిస్తుంది.
ఈ పద్ధతి ప్రయోగాత్మకంగా పరీక్షించబడిన ఇతర పద్ధతుల కంటే మెరుగైన ఫలితాలను ఉత్పత్తి చేస్తుంది, ఇది మానవ నటుల చలనంలో ఉన్న చిత్రాలను అధిక సామర్థ్యంతో రూపొందించడానికి ఒక మంచి వ్యూహంగా చేస్తుంది.
ఉపయోగించగల సాధ్యమైన ప్రాంతాలు
వీడియో గేమ్లు మరియు వర్చువల్ రియాలిటీని మెరుగుపరచడం
కోసం నిజ-సమయ వర్చువల్ అక్షర సృష్టి వీడియో గేమ్స్ మరియు VR అప్లికేషన్లు HumanRFతో సాధ్యమవుతుంది. మానవ నటుడి కదలికను వివిధ కోణాల నుండి రికార్డ్ చేయవచ్చు మరియు డేటాను హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ ద్వారా ప్రాసెస్ చేయవచ్చు.
ఇది అనుమతిస్తుంది ఆట డెవలపర్లు పర్యావరణాన్ని మరింత వాస్తవికంగా తరలించగల మరియు పరస్పర చర్య చేయగల పాత్రలను సృష్టించడం, ఆటగాళ్లకు మరింత ఆకర్షణీయమైన అనుభవాన్ని అందించడం.
చలనచిత్ర నిర్మాణంలో మోషన్ క్యాప్చర్
నటీనటుల చలనం యొక్క స్పష్టమైన చిత్రాలను రూపొందించడం ద్వారా, హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ చలన చిత్ర నిర్మాణ ప్రక్రియలో చలన సంగ్రహాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.
చిత్రనిర్మాతలు నటుడి పనితీరును రికార్డ్ చేయడానికి బహుళ కెమెరాలను మరియు 4D ప్రాతినిధ్యాన్ని రూపొందించడానికి హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ని ఉపయోగించడం ద్వారా విభిన్న కోణాల నుండి సవరించగలిగే వాస్తవిక మరియు డైనమిక్ పనితీరును సృష్టించగలరు.
ఇది రీషూట్ల అవసరాన్ని తగ్గిస్తుంది మరియు ఉత్పత్తి ఖర్చులను తగ్గిస్తుంది.
వర్చువల్ సమావేశాలు మరియు టెలికాన్ఫరెన్సింగ్ను మెరుగుపరచడం
నిజ-సమయంలో సుదూర పాల్గొనేవారి 3D నమూనాలను ఉత్పత్తి చేయడం ద్వారా, హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ వర్చువల్ సమావేశాలలో లీనమయ్యే మరియు వాస్తవికతను సృష్టించడాన్ని అనుమతిస్తుంది.
వర్చువల్ సమావేశాలలో పాల్గొనేవారు రిమోట్ పార్టిసిపెంట్ యొక్క చలనాన్ని వివిధ కోణాల నుండి సంగ్రహించడం మరియు హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ ద్వారా డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా మరింత ఆసక్తికరమైన మరియు ఇంటరాక్టివ్ అనుభవాన్ని పొందవచ్చు.
అదనంగా, హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ సమయంలో రిమోట్ పార్టిసిపెంట్ల యొక్క అధిక-నాణ్యత వీక్షణలను సృష్టించడానికి ఉపయోగించవచ్చు వీడియో కాన్ఫరెన్సింగ్, మెరుగైన సహకారం మరియు కమ్యూనికేషన్కు దారి తీస్తుంది.
విద్య మరియు శిక్షణను సులభతరం చేయడం
శిక్షణ మరియు విద్యా వాతావరణాలలో డైనమిక్, వాస్తవిక అనుకరణలను రూపొందించడానికి HumanRF ఉపయోగించబడుతుంది.
శిక్షణ పొందినవారు మరింత వాస్తవిక మరియు ఆసక్తికరమైన వాతావరణంలో అభ్యాసం చేయడానికి మరియు నేర్చుకునేందుకు వీలు కల్పించే శిక్షణ అనుకరణలు నిర్దిష్ట విధులను నిర్వర్తించే బోధకులు లేదా నటీనటుల చలనాన్ని రికార్డ్ చేయడం ద్వారా మరియు హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ ద్వారా డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా చేయవచ్చు.
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్, ఉదాహరణకు, డ్రైవింగ్, ఫ్లైట్ లేదా వైద్య శిక్షణ కోసం అనుకరణలను అభివృద్ధి చేయడానికి ఉపయోగించవచ్చు.
భద్రత మరియు నిఘాను మెరుగుపరచడం
నిఘా మరియు భద్రతా అనువర్తనాల్లో, డైనమిక్ మరియు వాస్తవికమైన వ్యక్తులు లేదా సమూహాల యొక్క 3D నమూనాలను రూపొందించడానికి HumanRF ఉపయోగించబడుతుంది. వివిధ దృక్కోణాల నుండి వ్యక్తుల కదలికను సంగ్రహించడం మరియు హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ ద్వారా డేటాను ప్రాసెస్ చేయడం ద్వారా భద్రతా సిబ్బంది ఒక వ్యక్తి యొక్క కదలిక మరియు ప్రవర్తన యొక్క మరింత ఖచ్చితమైన ప్రాతినిధ్యాన్ని కలిగి ఉంటారు.
ఇది సంభావ్య బెదిరింపుల గుర్తింపు మరియు ట్రాకింగ్ను మెరుగుపరుస్తుంది. అత్యవసర దృశ్యాల అనుకరణలను రూపొందించడానికి హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ని ఉపయోగించడం ద్వారా భద్రతా సిబ్బంది ప్రాక్టీస్ చేయవచ్చు మరియు వివిధ పరిస్థితుల కోసం సిద్ధంగా ఉండవచ్చు.
వ్రాప్-అప్, భవిష్యత్తు ఏమిటి?
హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ అనేది కదిలే మానవ నటుడి యొక్క అధిక-నాణ్యత ప్రత్యేక వీక్షణలను రూపొందించడానికి సమర్థవంతమైన విధానం. ఇది మోషన్ క్యాప్చర్, వర్చువల్ రియాలిటీ మరియు టెలిప్రెసెన్స్తో సహా పలు రకాల అప్లికేషన్లలో మంచి ఫలితాలను ప్రదర్శించింది. HumanRF యొక్క సంభావ్యత ఈ అనువర్తనాలకు మాత్రమే పరిమితం కాదు; ఈ సాంకేతికత కోసం అనేక అదనపు అప్లికేషన్లు ఉన్నాయి.
ఈ రంగంలో ఒక అధ్యయనం అభివృద్ధి చెందుతూ, మరింత సమర్థవంతంగా మరియు ఖచ్చితమైనదిగా మారడంతో ఇది మెరుగుపడుతుందని అంచనా వేయబడింది.
కొత్త అల్గారిథమ్లు మరియు ఆర్కిటెక్చర్లు మోడలింగ్ మరియు చలనంలో మానవ నటులను వర్ణించే మరింత అధునాతన మార్గాలకు దారి తీస్తాయి, ఇది సినిమా, గేమింగ్ మరియు కమ్యూనికేషన్ పరిశ్రమలలో అనేక ఆసక్తికరమైన పురోగతికి దారితీయవచ్చు.
ఇంకా, యొక్క అప్లికేషన్ లోతైన అభ్యాస నమూనాలు హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్తో కలిసి భవిష్యత్ అధ్యయనానికి సంభావ్య దిశ. ఇది మరింత ప్రభావవంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన మానవ చలన విశ్లేషణ మరియు మోడలింగ్ సాంకేతికతలకు దారితీయవచ్చు.
ఇంకా, హ్యూమన్ఆర్ఎఫ్ని హాప్టిక్ ఫీడ్బ్యాక్ సిస్టమ్స్ మరియు ఆగ్మెంటెడ్ రియాలిటీ వంటి ఇతర సాంకేతికతలతో కలపడం వల్ల వైద్య శిక్షణ, విద్య మరియు చికిత్సలో కొత్త అప్లికేషన్లు పుట్టుకొస్తాయి.
సమాధానం ఇవ్వూ