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06.gif NVIDIA 提出免动作捕捉 用影片深度学习即可快速确立自然肢体动作 3D 人物模子的方式 (166142) usdt usdt官网 usdt跑分网 usdt跑分平台 usdt第三方支付 usdt支付接口 usdt自动充值 FiLecoin FLA FiLecoin行情 FiLecoin收益 FiLecoin矿机 FiLecoin矿池 FiLecoin算力 FiLecoin算力合租 FiLecoin交易所 IPFS矿机挖矿 IPFS挖矿 IPFS矿机 IPFS招商 IPFS官网 第1张

在剖析历程中,系统会判断影片中的人物动作显示,而且透过要害支点逆向确立肢体主干,同时配合修正合乎正常肢体动作局限、角度,让最终训练效果更相符自然人体动作显示,之后即可在训练效果直接套用各种3D人物模子,甚至可以在短时间确立大量3D人物模子动作显示。

有利动员游戏、3D动画等内容制作效率

相较过往需透过专业装备举行人体动作撷取相关数据,才气顺遂确立3D人物模子的情形,NVIDIA研究职员提出透过影像识别方式,直接透过影片内容剖析举行资料训练,一样以此确立可出现自然动作、姿态的3D人物模子。

虽然确立3D人物模子已经不算难题,但要让3D人物模子出现自然肢体动作才是更大挑战,因此过往作法通常是配合专业装备撷取人体动作数据,让3D人物模子能透过这些数据出现自然的肢体动作,同时也能省去大量透过人力调整的穷苦。

不外,行使专业装备撷取人体动作依然需要破费大量成本,因此对于许多内容创作者而言,显然照样很大挑战。

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而在NVIDIA研究职员提出方式中,则是运用影像识别手艺剖析影片中的人物动作,而且透过深度学习让系统「领会」真实人体动作显示,进而让3D人物模子可以透过学习效果出现自然肢体动作,尤其在做出行走动作时,即可让3D人物出现肢体随着走动自然协调摆动情形,而不会泛起走路动作僵硬、不自然问题。


在剖析历程中,系统会判断影片中的人物动作显示,而且透过要害支点逆向确立肢体主干,同时配合修正合乎正常肢体动作局限、角度,让最终训练效果更相符自然人体动作显示,之后即可在训练效果直接套用各种3D人物模子,甚至可以在短时间确立大量3D人物模子动作显示。

对比传统透过专业装备撷取真实人体动作的方式,虽然在现实精准度仍会有些落差,甚至可能照样会有误判情形,但已经能相符绝大多数的应用需求,对于游戏、3D动画等内容应用都能动员更快制作效率。


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