什么是动作捕捉?

动作捕捉是那些被大肆宣扬的术语之一,假设每个人都知道它意味着什么。但究竟什么是动作捕捉呢?它与制作3D电影的人以及不同领域的创意有何关联? 

我们来看看......

什么是动作捕捉?

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这是在捕获动作后可以创建的那种图像  

动作捕捉 - 也称为模板 - 是指通过放置在其上的多个传感器跟踪人物或物体的移动。然后整理该数据并且可以用于复制人或物体的运动。还可以跟踪与其他对象相关的人,例如集合的元素。

这种技术通常用于电影中,因为当动画或CGI角色需要复制真实人物的动作时,例如“指环王”中的像咕噜这样的人物。它也可用于形成一种模式,例如西蒙·拉特尔爵士的传导动作捕捉,用于为合作伙伴(现为超人)创造伦敦交响乐团的身份视觉效果。 

mo-cap的缺点是什么?

动作捕捉可能非常昂贵,并且需要许多专业套件才能工作。如果出现问题,您可能必须重新拍摄场景,而不是稍后尝试修复数据,并且您无法使用它来复制对象或人员无法做到的动作(即不遵循物理定律的动作)。

然而,如今,人工智能的创新正在解决这些问题,并有助于为大众带来模范。

AI如何使用mo-cap?

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RADiCAL不需要穿特殊的mo-cap套装(左边的图是根据右边女士的动作创建的3D模型)  

当加文格拉维森和安娜贝利尼共同创立RADiCAL时,他们没有动力去追求利润; 他们渴望推动3D内容的大规模加速。 

公开发布两个月后,RADiCAL的人工智能动作捕捉解决方案突破了传统,降低了用户需要的成本,硬件和技能。RADiCAL已经积累了近10,000名用户,与NVIDIA建立了合作伙伴关系,并且看到了许多大型工作室的兴趣。 

什么是RADiCAL?

简单而创新的AI将普通2D视频转换为3D数据,无需任何专用设备或受限环境。它允许所有的3D内容创建者在动画人形角色时利用动作捕捉。

“这个想法诞生于安娜和我之前在相关领域的合作中共同合作,”格拉维森解释道。“2017年,我们决定将所有的努力投入到构建成为RADiCAL的技术的背后 - 我们喜欢解决真正的问题,运送产品以及在此过程中打破3D内容管道中的主要障碍的想法。” 

在解决方案必须完全与硬件无关且易于使用的简单原则的指导下,该团队将深度学习,生成模型,机器人技术,计算机视觉和生物力学相结合,“创建一个易于新手使用的AI ,但对于专家添加到他们的工具包中足够强大,“正如Bellini解释的那样。

如何使用RADiCAL?

换句话说,RADiCAL旨在提供普遍可用的解决方案,并与现有工作流程无缝集成。Gravesen解释说:“我们的硬件独立性意味着任何相机都可以成为您的捕捉设备,任何环境,室内或室外都可以成为您的工作室。” 

用户可以从RADiCAL的iOS或Android应用程序中录制和上传2D视频片段,或使用可以处理来自其他相机的内容的基于云的自定义配置文件。 

Gravesen解释说:“最终输出是一个FBX文件,符合您从我们的云服务下载的HumanIK标准,可用于任何3D软件或游戏引擎。我们将在未来几个月内增加更多的钻井平台和文件标准。“   

RADiCAL的下一步是什么?

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在未来,Gravesen和Bellini希望看到该技术能够在各种平台上无缝地为3D工作提供动力  

该公司很快将注意力转向那些仍不愿意在云端工作的公司,并承诺在不久的将来为选定的客户提供内部部署安装。

Bellini解释了她是如何构建这项技术的:“正在处理大量数据以支持能够合理地重建人体运动的AI模型。我们努力捕捉和表达忠于演员动作的微妙动作。我们不依赖于固定运动或现有的机器学习解决方案。相反,我们制作了定制的低级CUDA内核,用于NVIDIA GPU。“

RADiCAL的解决方案尚未实时,但团队乐观地认为它很快就会实现。贝利尼说:“我们希望发布一个版本的人工智能版本,它可以在2019年初或之前实时运行设备端。” “未来的版本还将配备多个摄像头,并容纳多个演员。换句话说,我们将在未来12个月内提供一系列具有不同功能的产品。“  

联合创始人的使命是使独立创作者和工作室能够以各种新方式接受动作捕捉。Gravesen指出,“为了让3D生态系统能够以我们想要的速度增长,我们需要改变现状。我们不能单靠AAA和专业来创建我们都知道需要的内容。相反,我们需要独立的创作者,创意机构和各种规模的工作室,公司内部团队,甚至学生和学者才能获得授权。“ 

Bellini总结道:“通过制作一个无论项目规模大小都可以使用的工具,我们可以帮助真正加速全面的3D内容管道......对于电影,电视,游戏,AR和VR都是如此。我们的用户在各个阶段都将我们带入了他们的管道:我们看到独立人士,AAA和专业人士使用我们的previz和生产。“RADiCAL的应用程序现在可供App Store和Google Play上的任何人使用。

Gravesen希望通过向每个人提供动作捕捉,团队可以继续消除涉及人体动作的内容创建中的障碍。


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