Интеллектуальное ассистирование в Cascadeur: как нейронные сети могут помогать аниматорам, а не хоронить их

 

Евгений Дябин. Head of Banzai Games. Автор концепции Cascadeur

Развитие нейронных сетей в анимации идет по пути полной замены аниматора. Но, во-первых, это еще далеко от практического применения в производстве, а во-вторых, даже когда персонажи смогут двигаться полностью самостоятельно — это не снимет вопрос управления ими.Ведь даже с живым человеком хореограф должен вносить изменения в его позы, характер движения и тайминг. Как устроить взаимодействие человека и нейронной сети?

У нашей команды разработки Cascadeur есть определенные успехи на этом пути. Например, «автопозинг» — мы научили нейронную сеть предсказывать позу персонажа по шести ключевым точкам, которые двигает аниматор. Но эту позу аниматор может уточнять, двигая любые части тела персонажа — сеть учтет их тоже. Аналогичный подход позволяет автоматизировать работу с интерполяцией — это «автоинтерполяция». А наличие физической модели в риге персонажа позволяет предлагать аниматору физически корректную версию движения — «автофизика».

 

Мы расскажем, как решали задачу с «автопозингом», как готовили данные и подбирали параметры нейронной сети, с какими проблемами столкнулись. Покажем особенности получившегося инструмента. Также расскажем об успехах в «автоинтерполяции» и «автофизике». Мы хотим показать подход в виде дополненного интеллекта, усиливающего человека-аниматора, вместо стремления сделать чудо-машину, способную творить самостоятельно.

В докладе будет:

— Что такое интеллектуальное ассистирование
— Автопозинг — предсказание позы по шести точкам
— Как мы обучали нейронную сеть
— Автоинтерполяция — предсказание наилучших касательных
— Промежуточные результаты
— Автофизика — добиваемся физической корректности
— Зачем нужен аниматор


Автор

 

Евгений Дябин, Head of Banzai Games, продюсер серии игр Shadow Fight (издатель Nekki), автор концепции Cascadeur

  |   _CG EVENT MOSCOW 2019, AI/Нейросети/ИИ, Animation, Pipeline, R&D+TD


Поиск: