Нейросеть han enseñado a copiar el movimiento de gente de YouTube

Fecha:

2018-10-11 17:50:06

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Нейросеть han enseñado a copiar el movimiento de gente de YouTube

Hoy En día, las técnicas básicas de creación de la animación realista criaturas virtuales son esqueltica la animación y el famoso Motion Capture (mocap). Sin embargo, los expertos están constantemente en la búsqueda de nuevos no de menor calidad pero más baratos maneras. Y, muy probablemente, en este pueden ayudar a нейросети. Uno de ellos recientemente han enseñado a reconocer el movimiento de personas y de aguantar a personajes virtuales. Ideal para todo el vídeo. Incluso vídeos de YouTube.

Durante el desarrollo cumplen los científicos del Laboratorio de investigación en el ámbito de la inteligencia artificial de la universidad de california en berkeley (estados unidos) y la Universidad de columbia Británica (canadá). El nuevo algoritmo ha recibido el nombre de DeepMimic y fue creado a principios de 2018, pero completa la presentación tuvo lugar recientemente en el marco de la conferencia SIGGRAPH Asia 2018. Como afirman los autores,

"Nuestro enfoque se basa en un profundo análisis y evaluación de determinadas posturas y eventos. Нейросети a lo profundo de la maquinaria de la formación, se puede realizar un análisis cualitativo de cualquier movimiento desde las fuentes de vídeo, como YouTube. Esto tiene un enorme potencial para el desarrollo de herramientas para la rápida y fácil de crear animaciones, sólo solicitando el vídeo deseado de la conducta en internet. Nuestro algoritmo es capaz de explorar una amplia gama de habilidades, incluyendo acrobacias y artes marciales."

El algoritmo funciona es bastante simple: el sistema de la "mira" de vídeo, en el que se ejecuta una acción. A continuación, la rueda se divide por frases y para cada fotograma se crea un modelo tridimensional. Después de eso, todos los modelos "se unen", y en especial subprograma encarga de ligamentos entre ellos y elimina los artefactos y suaviza los "tirones" de la animación.

Evaluar el trabajo del algoritmo se puede en los vídeos de demostración, que está disponible a continuación. Pero quiero añadir que el resultado fue realmente bonito espectacular, siempre y cuando lo que es, por supuesto, no antes de acopio de vídeo, y рандомные rodillos de internet.

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