연구원들이 기계 장치를 사용하여 정적 이미지를 애니메이트하기

애니메이션은 아름답지만 움직이는 그림을 만드는 것은 엄청나게 노동 집약적입니다. 영화를 작업 한 시각 및 예술 부서 모아 나 IMBD에 대한 신용 목록에 따르면, 300 명에 가까운 사람이 홀로 있었다. 그러나 Princeton의 연구자가 개발 한 새로운 프로세스는 결과의 매혹적인 결과로 프로세스의 일부를 대폭 단순화 할 수 있습니다.

이 도구는 기본적으로 사용자가 애니메이션으로 만들려고하는 정지 이미지의 일부, 폭풍 장면의 빗방울 또는 연소 엔진을 통과하는 증기 입자를 선택할 수 있도록합니다.

그런 다음 사용자는 이미지의 해당 부분을 조작하여 애니메이션이 얼마나 빨리 움직 이길 원하는지 지정합니다. 알고리즘이 가져 와서 그림의 다른 모든 유사한 객체에 지시를 적용합니다. 그것은 아마추어가 이미지의 한 부분이 움직이는 사진 인 cinemagraphs 같은 것을 만들기가 훨씬 쉬워 짐과 동시에 많은 시간을 절약 할 수있는 잠재력을 가지고 있습니다.

"공동 작업자 인 아담 핀켈 슈타인 (Adam Finkelstein)은 성명서에서"이 장면은 애니메이션 장면의 어떤 측면에 대한 단서를 제공합니다. "컴퓨터는 손으로 완전히 애니메이션을 제작하는 데 필요한 많은 어려움과 지루함을 제거합니다."

그것은 당신이 생각하는 것보다 개발하기가 더 어려웠던 기술입니다. 기계 학습은 자연의 규칙과 비교적 일관된 규칙에 묶여있는 사물을 식별하는 데 매우 효과적입니다. 자연적으로 인간의 손으로 그린 ​​이미지는 일관성이 없습니다. 모든 사람이나 아티스트는 자신 만의 스타일을 가지고 있습니다.

프린스턴 (Princeton) 컴퓨터 과학과의 대학원생이자 논문의 수석 저자 인 노라 윌렛 (Nora Willett)은 "다양한 종류의 그림 스타일이 있습니다. "모든 단일 환상적인 그림을 인식 할 수있는 충분한 양의 데이터가 없습니다."

이 장애물을 극복하기 위해 연구자들은 사람과 기계 학습이 함께 작동하도록하는 인터페이스를 설계했습니다. Autodesk SketchBook Motion 앱으로 시작했는데 애니메이션을 만들 수는 있지만 사용자가 손으로 만들거나 Adobe Photoshop과 같은 다른 응용 프로그램을 통해 수십 개의 레이어를 컴파일해야합니다.

인터페이스를 테스트하기 위해 Willett 팀은 다양한 애니메이션 경험을 가진 6 명의 사람들을 모집했으며, 그 중 2 명은 자신의 애니메이션을 직접 만들 수있었습니다. 그들은 지난 주 컴퓨터 인터페이스 협회 (Association for Computing Machinery)의 사용자 인터페이스 소프트웨어 및 심포지엄에서 새로운 방법을 발표했습니다.