3D-upodobljeni obrazi so zdaj velik del katerega koli večjega filma ali igre, vendar je naloga njihovega zajema in animiranja na naraven način težka. Disney Research dela na načinih, kako ta postopek izgladiti, med njimi tudi orodje za strojno učenje, ki ga naredi veliko lažje ustvarjati in upravljati obraze 3D ne da bi se potopili v čudno dolino.
Seveda je ta tehnologija daleč od lesenih izrazov in omejenih podrobnosti prejšnjih dni. Prepričljive 3D obraze v visoki ločljivosti je mogoče hitro in dobro animirati, toda tankosti človeškega izražanja niso le neomejene v raznolikosti, ampak jih je zelo enostavno zmotiti.
Pomislite, kako se nekdo spremeni v celoten obraz, ko se nasmehne - za vsakogar je drugače, vendar obstaja dovolj podobnosti, za katere si domišljamo, da jih lahko ugotovimo, ko se nekdo "resnično" nasmehne ali se samo ponaredi. Kako lahko dosežete to stopnjo podrobnosti na umetnem obrazu?
Obstoječi "linearni" modeli poenostavljajo tankočutnost izražanja in naredijo "srečo" ali "jezo" natančno prilagodljivo, vendar za ceno natančnosti - ne morejo izraziti vseh možnih obrazov, lahko pa povzročijo nemogoče obraze. Novejši nevronski modeli se zapletenosti naučijo opazovanja medsebojne povezanosti izrazov, toda tako kot drugi takšni modeli njihovo delovanje ni jasno in ga je težko nadzorovati, morda pa ga ni mogoče posplošiti zunaj obrazov, iz katerih so se naučili. Ne omogočajo ravni nadzora nad umetnikom, ki dela pri filmih ali igrah, ali pa povzročijo obraze, ki so (ljudje to izjemno dobro zaznajo) samo off nekako.
Skupina pri Disney Research predlaga nov model z najboljšimi iz obeh svetov - tako imenovani "pomenski model globokega obraza". Brez natančne tehnične izvedbe je osnovna izboljšava ta, da gre za nevronski model, ki se nauči, kako izraz obraza vpliva na celoten obraz, ni pa značilen za en obraz - poleg tega pa je nelinearen in omogoča prožnost v načinu interakcije izrazov z geometrija obraza in med seboj.
Pomislite tako: linearni model vam omogoča, da na poljubnem 0D obrazu vzamete izraz (nasmeh ali poljub, recimo) od 100 do 3, vendar so lahko rezultati nerealistični. Nevronski model vam omogoča, da se realno naučite od 0-100, vendar le na obrazu, od katerega se ga je naučil. Ta Model lahko gladko sprejme izraz od 0 do 100 na katerem koli 3D obrazu. To je nekaj preveč poenostavitve, vendar imate idejo.
Zasluge za slike: Disney Research
Rezultati so močni: ustvarite lahko tisoč obrazov z različnimi oblikami in toni, nato pa jih brez dodatnega dela animirate z enakimi izrazi. Pomislite, kako bi to lahko povzročilo raznolike množice ljudi, ki jih lahko prikličete z nekaj kliki ali liki v igrah z realistično mimiko, ne glede na to, ali so bili ročno izdelani ali ne.
To ni srebrna krogla in je le del velikega nabora izboljšav, ki jih umetniki in inženirji izvajajo v različnih panogah, kjer je ta tehnologija uporabljena - sledenje obrazu brez oznak, boljša deformacija kože, realistični premiki oči in več deset zanimivih področij. pomembnih delov tega procesa.
Disneyev raziskovalni prispevek je bil predstavljen na mednarodni konferenci o 3D viziji; lahko preberete celotno stvar tukaj.
