Дослідники говорять, що PhysCap підходить для анімації віртуальних персонажів без будь-якої подальшої обробки поста
Дослідники з Інституту Макса Планка і Facebook Reality Labs стверджують, що вони розробили алгоритм машинного навчання - PhysCap - для 3D-захоплення руху. Алгоритм працює з будь-якою дзеркальною камерою, швидкість зйомки якої становить 25 кадрів в секунду.
Читайте на ГК:“Живі” черги скасували: через ажіотаж закордонні паспортні сервіси вжили заходівЯк стверджують дослідники, PhysCap здійснює якісне захоплення руху з урахуванням всіх фізичних показників. До цього спроби створити систему motion capture варіювалися від костюма вартістю $2500 до платформи, яка використовує глибинний сенсор Kinect від Microsoft. Однак навіть найкращі системи оцінки пози людини не дозволяють створити плавну анімацію.
PhysCap ж захоплює фізично і анатомічно правильні пози. Алгоритм оцінює 3D-пози тіла кінематичним способом за допомогою оверточної нейронної мережі. На другому етапі положення тіла і стан руху для кожного кадру відео пророкує інша оверточна мережа. На заключному етапі оцінки пози відтворюються як можна точніше, щоб врахувати такі речі, як гравітація, розміщення ніг і інші фактори.
В ході експерименту дослідники протестували PhysCap на камері Sony DSC-RX0 і ПК з 32 ГБ оперативної пам'яті, відеокартою GeForce RTX 2070 і восьмиядерна процесором Ryzen7, який вони використовували для захоплення і обробки шести послідовностей руху в сценах, що розігрувалися двома виконавцями.
Читайте на ГК:Жертви фактично душили самі себе: в Європі виявили ритуальні жертвоприношення (ФОТО)Читайте на ГК:Кількасотметрові черги, ажіотаж і хаос: українці за кордоном масово “атакують“ паспортні столи
Читайте на ГК:Ізраїль заявив, що готовий застосувати атомну зброю у відповідь на атаку Ірану: людство опинилося на порозі ядерної війни