Automating Motion Capture Data Cleanup 및 처리에서 AI의 역할 탐구

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모션 캡처 데이터 정리의 도전

Raw Motion Capture 데이터는 완벽합니다. 카메라는 마커의 트랙을 잃을 수 있으며 전자기 센서는 무서운을 소개 할 수 있으며 최고의 광학 시스템은 지터리, noisy 데이터를 생산할 수 있습니다. 일반적인 문제는 다음과 같습니다.

Marker occlusions: 본체 부품이나 프로브가 표시의 보기를 차단할 때, 시스템은 데이터의 간격을 기록할 수 없습니다.
Marker swapping: 마커 크로스 또는 너무 가까이 얻을 때, 시스템은 다른 한 마커를 혼란시킬 수 있습니다, unnatural 운동을 만드는.
노이즈 및 지터: 전기 간섭, 조명 동요, 또는 미묘한 진동은 운동이 저격한 고주파 잡음을 도입.
Foot 슬라이딩 및 지상 침투:] 주의적인 정리 없이, 캐릭터의 발은 보이지 않는 표면 또는 바닥을 통해 펀치에 미끄러지지 않을 수 있습니다.

이 문제를 기존의 해결은 숙련 된 애니메이터에 의해 프레임에 의해 수동 편집을 요구. 고품질 모캡 데이터의 단일 분은 여러 시간의 정리를 필요로 할 수 있습니다. 이 병목 제한 생산 속도 및 비용을 구동, 특히 개방형 게임 또는 풀 길이 애니메이션 기능과 같은 모션 데이터의 큰 볼륨에 의존하는 프로젝트.

AI가 데이터 처리 향상

인공지능, 특히 기계 학습, 기본적 다른 접근법을 제공합니다. 수동으로 코딩된 규칙에 의존하는 대신, AI 모델은 패턴을 인식하고 누락 된 값을 예측하고, anomalies를 자동으로 수정하는 깨끗한 모션 데이터 세트에서 배분합니다. 핵심 장점은 속도와 스케일에 속합니다. AI는 한 번 훈련 된 후, AI는 인간의 팀 주를 취할 수있는 정리 작업을 수행 할 수있는 몇 분 동안 데이터의 시간을 처리 할 수 있습니다.

기계 학습 기술 사용

기계 학습의 여러 클래스는 mocap 정리에 적용되며, 각 문제의 다른 측면에 적합합니다.

Supervised Learning: 모델은 noisy와 “ground true” 깨끗한 데이터 쌍에 훈련됩니다. noisy 입력을 제공하면 모델은 올바른 버전을 출력하는 것을 배우게 됩니다. 이 접근 방식은 denoising과 gap-filling과 같은 작업을 위해 잘 작동하지만, 다양한 모션 유형과 오류 패턴을 포함하는 curated 교육 데이터 세트가 필요합니다.
Unsupervised Learning: 이 모델은 unlabelled data에 구조가 있습니다. mocap의 경우, autoencoders는 압축 표현을 학습함으로써 noisy 입력에서 깨끗한 모션 데이터를 재구성할 수 있습니다. Anomaly detection 알고리즘은 인간이 놓을 수 있는 비자연적 탈선을 플래그를 수 있습니다.
Deep Learning: 인체의 높은 차원, 비선형적 동적 모델링에 대한 많은 레이어를 가진 신경 네트워크. Convolutional neural 네트워크 (CNNs)는 임시 이미지로 관절의 궤적을 처리 할 수 있으며, 재발성 신경 네트워크 (RNNs) 및 변압기는 순차적 의존성을 캡처합니다. State-of-the-art 방법은 종종 변압기 아키텍처를 사용하여 장기간의 습식 또는 정량적 오류를 채우거나 수정하는 데 필요한 온도를 고려합니다.

Mocap Cleanup의 실제 AI 워크플로우

생산 파이프라인에서 AI 모델은 일반적으로 Autodesk MotionBuilder, Blender, Unreal Engine과 같은 업계 표준 도구와 통합하는 플러그인 또는 클라우드 서비스로 배포됩니다. 일반적인 워크플로우는 다음과 같습니다.

Vicon, OptiTrack, 또는 Inertial 시스템에서 가져온 원료 데이터 (예 :.,
손상된 프레임을 라벨을 붙인 AI 모델을 통해 데이터를 전달하고 누락된 마커를 채우고, 부드러운 소음을 채우십시오.
physics-informed constraints를 사용하여 자동 감지 및 올바른 발 슬라이딩 또는 접지 침투.
공동의 신뢰 점수를 가진 출력에 의하여 청소된 자료는, 예술가가 최악의 경우에만 검토하고 정제할 수 있는 허용하.

이 하이브리드 인간 AI 접근은 신뢰성을 보장합니다: AI는 창조적 인 nuance 또는 희소한 가장자리 케이스에 인간적인 전문가가 집중하는 동안 대량 일상 업무를 취급합니다.

AI-Driven Motion Data Cleanup의 이점

Mocap 처리를위한 AI의 채택은 생산 스펙트럼의 tangible 반환을 제공합니다.

Dramatic time Saving: 스튜디오 보고서는 일반적인 세션에 대해 50-80 %의 클린업 시간을 감소시킵니다. 예를 들어, 10 분의 캡처 세션이 이전에 필요한 20 시간의 수동 작업이 4 시간 이하로 청소 될 수 있습니다.
일관된 품질: AI는 모든 프레임에 걸쳐 동일한 보정 논리를 적용하여 다른 아티스트가 동일한 순서에 작업할 때 발생되는 다양한 변수를 제거한다.
Scalability: 캡처 볼륨 성장-예를 들어, 멀티플레이어 게임에서 수천 개의 독특한 애니메이션을 녹음-AI는 스태킹에 비례적인 증가없이 대량 데이터 세트를 처리 할 수 있습니다.
]소형 팀에 대한 접근성:] 독립 개발자와 작은 애니메이션 하우스는 AI 도구를 활용하여 예산의 분수로 깨끗한 모캡 데이터를 생성 할 수 있습니다.
Enhanced realism: 지터 제거 및 자연적으로 abrupt 전환, AI는 더 많은 생명 같은 디지털 문자를 선도하는 연기의 미묘한 뉘앙스를 보존하는 데 도움이됩니다.

현재 AI 도구 및 Mocap Cleanup 플랫폼

몇몇 상업 및 오픈 소스 솔루션은 출현, 각 다른 AI 방법론을 고용:

DeepMotion (Animate 3D): 동영상 또는 마커 기반 데이터에서 깨끗하고 재타겟된 애니메이션을 생산하는 클라우드 기반 AI 서비스. 그것은 3D 모션 및 깨끗한 artifacts를 추정하기 위해 깊은 신경 네트워크를 사용합니다. DeepMotion]는 독점적인 AI 없이 팀에 대한 접근 가능한 옵션을 제공합니다.
Rokoko (SmartMocap):] 라는 용어로, Rokokoko의 소프트웨어는 Inertial 소송 데이터에 대한 AI 보조 정리를 포함합니다. 그 중성 네트워크는 실시간으로 기록 된 신호를 거부합니다. Roko]]는 인디 개발자 중 가장 좋아하는 것입니다.
Plask: AI를 사용하여 비디오 기반 모션 캡처를 정리하는 브라우저 기반 모캡 도구. 그것은 누락 된 본체 부품 및 정제 발 접촉을 자동으로 채울 수 있습니다. Plask는 AI 클렌징을 테스트하기 쉬운 무료 계층을 제공합니다.
NVIDIA Omniverse (Audio2Face + AI Body Tracking):] 순수하게 정리 도구가 아니지만, Omniverse는 스팸 입력에서 깨끗한 동작을 생성 할 수있는 AI 모델을 포함하고, ACR (Audio2Gesture) 시스템은 클린업 모듈과 페어링 될 수 있습니다. NVIDIA Omniverse는 AI 플랫폼에 대한 실시간 자체적인 애니메이션으로 위치하는 것입니다.
Academic 및 오픈 소스 모델: Framework like QuaterNet(Facebook AI) and Deep Snake]]는 모션 시퀀스에 대한 최첨단 디노스팅과 인페인팅을 보여줍니다. 이들은 연구원과 첨단 기술 예술가가 사용자 정의 솔루션을 구축하는 데 사용됩니다.

미래 지향과 고려

mocap cleanup의 AI 역할은 여전히 진화하고 있습니다. 현재 도구는 이미 상당한 시간을 절약하면서 여러 가지 도전과 흥미로운 개발이 앞서 거짓말을합니다.

일반화 크로스 모션 유형

AI 모델은 종종 훈련 중에 본 모션 유형에서 가장 잘 수행된다는 것입니다. 인간의 걷는 및 실행에 훈련 된 모델은 춤, 스포츠, 또는 악화와 같은 고도로 스타일화된 모션으로 투쟁 할 수 있습니다. 더 크고 다양한 교육 데이터 세트를 만들고, 도메인 적응 기술을 사용하여 일반 용도의 정리 모델을 구축하는 데 중요합니다.

실시간 처리

많은 생산, 특히 라이브 TV 및 가상 생산에서 즉각적인 피드백을 필요로합니다. 미래 AI 시스템은 실시간 정리를 달성 할 수 있으며, 지연없이 가상 문자에서 자신의 움직임의 정리 버전이 표시됩니다. 이것은 낮은 수준의 연결과 가장자리 장치 또는 클라우드 서버에서 실행되는 매우 최적화 된 신경 네트워크가 필요합니다.

Broader Pipelines와 통합

AI Cleanup은 기존 애니메이션 파이프라인에 완벽하게 맞을 때 가장 가치 있습니다. AI가 배경 서비스로 실행되는 디지털 콘텐츠 생성 (DCC) 도구와 긴밀히 통합을 기대할 수 있으며, 자동으로 데이터를 기록되어 있습니다. 또한 버전 제어 및 협업 플랫폼으로 후크 클린업 모델(Perforce 또는 Shotgun과 같은)은 더 효율적인 자산 관리를 가능하게 합니다.

윤리 및 신뢰 고려

AI는 정리 과정의 더 이상 가지고, 스튜디오는 그들이 안락한 항복인 얼마나 많은 통제를 고려해야 합니다. 자동화한 개정에 대한 over-reliance는 문제를 직면할 수 있고 또는 적시에 질의 degrade를 소개하는 미묘한 artifacts를 소개합니다. 교정이 만든 이유를 설명할 수 있는 해석 가능한 모형은 - 그리고 신뢰 점수를 제공하는 것은 인간적인 oversight를 유지할 것을 도울 것입니다. 게다가, 훈련 자료에 있는 biases는 비례적인 몸체의 긴장 또는 공정한 문제의 표현을 가진 performers를 위한 더 정확한 결과를 생성할 수 있었습니다.