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    一種自動(dòng)增強(qiáng)狗動(dòng)畫的深度學(xué)習(xí)方法

    都柏林三一學(xué)院和巴斯大學(xué)的研究人員最近開發(fā)了一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型,可以幫助提高包含四足動(dòng)物(如狗)的動(dòng)畫質(zhì)量。他們創(chuàng)建的框架在 2021 年 MIG(運(yùn)動(dòng)、交互和游戲)會(huì)議上進(jìn)行了展示,在該會(huì)議上,研究人員展示了一些用于制作高質(zhì)量動(dòng)畫和視頻游戲的最新技術(shù)。

    “我們對(duì)處理非人類數(shù)據(jù)很感興趣,”進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員之一多納爾·伊根 (Donal Egan) 告訴 TechXplore。“我們出于實(shí)用性的原因選擇了狗,因?yàn)樗鼈兛赡苁亲钊菀撰@得數(shù)據(jù)的動(dòng)物。”

    為狗和其他四足動(dòng)物制作高質(zhì)量的動(dòng)畫是一項(xiàng)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。這主要是因?yàn)檫@些動(dòng)物以復(fù)雜的方式移動(dòng),并且具有具有特定腳步模式的獨(dú)特步態(tài)。Egan 和他的同事想要?jiǎng)?chuàng)建一個(gè)框架來簡(jiǎn)化四足動(dòng)物動(dòng)畫的創(chuàng)建,為動(dòng)畫視頻和視頻游戲制作更令人信服的內(nèi)容。

    “使用關(guān)鍵幀等傳統(tǒng)方法創(chuàng)建再現(xiàn)四足運(yùn)動(dòng)的動(dòng)畫非常具有挑戰(zhàn)性,”Egan 說。“這就是為什么我們認(rèn)為開發(fā)一個(gè)可以自動(dòng)增強(qiáng)初始粗糙動(dòng)畫的系統(tǒng)會(huì)很有用,消除用戶手工制作高度逼真的動(dòng)畫的需要。”

    Egan 和他的同事最近進(jìn)行的研究建立在以前旨在使用深度學(xué)習(xí)來生成和預(yù)測(cè)人體運(yùn)動(dòng)的努力的基礎(chǔ)上。為了通過四足動(dòng)物的運(yùn)動(dòng)獲得類似的結(jié)果,他們使用了大量代表真實(shí)狗運(yùn)動(dòng)的運(yùn)動(dòng)捕捉數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用來創(chuàng)建幾個(gè)高質(zhì)量和逼真的狗動(dòng)畫。

    “對(duì)于這些動(dòng)畫中的每一個(gè),我們都能夠自動(dòng)創(chuàng)建具有相同上下文但質(zhì)量降低的相應(yīng)'壞'動(dòng)畫,即包含錯(cuò)誤并且缺乏真實(shí)狗運(yùn)動(dòng)的許多微妙細(xì)節(jié),”Donal Egan,其中之一進(jìn)行這項(xiàng)研究的研究人員告訴 TechXplore。“然后我們訓(xùn)練了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學(xué)習(xí)這些‘壞’動(dòng)畫和高質(zhì)量動(dòng)畫之間的區(qū)別。”

    在對(duì)質(zhì)量好壞的動(dòng)畫進(jìn)行訓(xùn)練后,研究人員的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)會(huì)了增強(qiáng)狗的動(dòng)畫:提高它們的質(zhì)量并使它們更逼真。該團(tuán)隊(duì)的想法是,在運(yùn)行時(shí)最初的動(dòng)畫可能是使用多種方法創(chuàng)建的,包括關(guān)鍵幀技術(shù),因此它們可能不太令人信服。

    “我們表明,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有可能學(xué)習(xí)如何添加微妙的細(xì)節(jié),使四足動(dòng)物動(dòng)畫看起來更逼真,”伊根說。“我們工作的實(shí)際意義在于它可以被納入的應(yīng)用程序。例如,它可以用于加速動(dòng)畫管道。一些應(yīng)用程序使用傳統(tǒng)逆運(yùn)動(dòng)學(xué)等方法創(chuàng)建動(dòng)畫,這些方法可以產(chǎn)生缺乏真實(shí)感的動(dòng)畫;在這種情況下,我們的工作可以作為后處理步驟合并。

    研究人員在一系列測(cè)試中評(píng)估了他們的深度學(xué)習(xí)算法,發(fā)現(xiàn)它可以顯著提高現(xiàn)有狗動(dòng)畫的質(zhì)量,而不會(huì)改變動(dòng)畫的語義或上下文。將來,他們的模型可用于加速和促進(jìn)用于電影或視頻游戲的動(dòng)畫的創(chuàng)建。在接下來的研究中,Egan 和他的同事計(jì)劃繼續(xù)探索以數(shù)字和圖形方式再現(xiàn)狗的運(yùn)動(dòng)的方法。

    “我們的團(tuán)隊(duì)對(duì)廣泛的主題感興趣,包括圖形、動(dòng)畫、機(jī)器學(xué)習(xí)和虛擬現(xiàn)實(shí)中的化身,”Egan 說。“我們希望結(jié)合這些領(lǐng)域來開發(fā)一個(gè)系統(tǒng),用于在虛擬現(xiàn)實(shí)中體現(xiàn)四足動(dòng)物——讓游戲玩家或演員在虛擬現(xiàn)實(shí)中變成一只狗。本文中討論的工作可以成為這個(gè)系統(tǒng)的一部分,通過幫助我們制作VR 中逼真的四足動(dòng)物動(dòng)畫。”

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