Онлайн-справочник популярных программ

Нейросеть научили копировать движения людей из роликов на YouTube

11.10.2018 11:30

На сегодняшний день основными методами создания реалистичной анимации виртуальных существ являются скелетная анимация и небезызвестный Motion Capture (mocap). Однако специалисты постоянно находятся в поиске новых не менее качественных, но более дешевых способов. И, вполне возможно, в этом могут помочь нейросети. Одну из них недавно обучили распознавать движения людей и переносить их на виртуальных персонажей. Подойдет для этого любое видео. Даже видео с YouTube.


За разработку отвечают ученые из Лаборатории исследований в области искусственного интеллекта Калифорнийского университета в Беркли (США) и Университета Британской Колумбии (Канада). Новый алгоритм получил название DeepMimic и был создан еще в начале 2018 года, но полноценная презентация состоялась лишь недавно в рамках конференции SIGGRAPH Asia 2018. Как утверждают авторы,

«Наш подход основан на глубоком анализе и оценке определенных поз и событий. Нейросети с глубоким машинным обучением могут проводить качественный анализ любых движений из общедоступных видеоисточников, таких как YouTube. Это имеет огромный потенциал для разработки инструментов для быстрого и простого создания анимации, лишь запросив видеозапись с желаемым поведением в интернете. Наш алгоритм способен изучить широкий спектр навыков, включая акробатику и боевые искусства.»

Сам алгоритм работает довольно просто: система «смотрит» видео, на котором выполняется определенное действие. Затем ролик разбивается покадрово и для каждого кадра создается трехмерная модель. После этого все модели «соединяются», а специальная подпрограмма следит за связками между ними и удаляет артефакты и сглаживает «рывки» анимации.

Оценить работу алгоритма вы можете на демонстрационном видео, доступном ниже. Но хочется добавить, что результат действительно получился впечатляющим, при условии того, что это, конечно, не заранее заготовленные видео, а рандомные ролики из интернета.

Обсудить новую технологию создания анимации и другие новости вы можете в нашем чате в Телеграм.


Оригинал: https://hi-news.ru/technology/nejroset-nauchili-kopirovat-dvizheniya-lyudej-iz-rolikov-na-youtube.html

ТОП 5

самых популярных программ

  1. Google Chrome

    Скачиваний: 1638276

  2. Skype

    Скачиваний: 767818

  3. uTorrent

    Скачиваний: 333156

  4. Adobe Flash Player

    Скачиваний: 296922

  5. Minecraft PC - Майнкрафт на компьютер

    Скачиваний: 277455


Свежие новости

Разработана офлайн-система распознавания речи, работающая с точностью в 97%

23.10.2018 15:00

Как правило, различные системы распознавания речи, лиц, переводчики и прочие используют огромные серверные мощности для своей работы. А для того, чтобы сделать их доступными для каждого, разработчики передают все данные по интернету, что не дает возможности использовать их в офлайне. Однако современные алгоритмы нейросетей помогают добиться действительно потрясающих результатов. Не так давно Microsoft и Google …

Обнаружен «выключатель» получения удовольствия от употребления алкоголя

23.10.2018 14:00

Одним из ключевых факторов формирования механизмов зависимости в головном мозге является получение положительных эмоций. Например, алкоголь, попадая в мозг, воздействует на вентральную область покрышки (ventral tegmental area, VTA), также называемую центром удовольствия. После этого высвобождается дофамин, доставляющий приятные ощущения. Но если этот путь заблокировать — алкоголь перестанет восприниматься как нечто «положительное», став просто веществом, которое …

Десять предсказаний Хокинга, которые он оставил в книге после своей смерти

23.10.2018 10:30

Последняя работа Стивена Хокинга, в которой рассматриваются такие проблемы, как существование Бога или возможность путешествия во времени, была представлена в понедельник его детьми, которые постарались закончить книгу после смерти британского гиганта астрофизики. Хокинга всегда спрашивали об одних и тех же вещах, поэтому он начал работу над «Короткими ответами на большие вопросы» в прошлом году, но …