izpis_h1_title_alt

Comparing Different AI Animation Software through Practical Examples
ID ALEKSIESKA, SARA (Avtor), ID Bovcon, Narvika (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (3,39 MB)
MD5: 2E7317EEE07EA8FF0E2AF06E0B1BF282

Izvleček
The goal of this thesis is to determine how current AI solutions for Motion Capture compare to each other and to the reference footage their movement is based upon. With a primary focus on the entertainment industry, the thesis explores the possibility of AI body animation tools revolutionizing the character animation processes. First, traditional Motion Capture animation techniques are presented, allowing us to address alternative AI based solutions as a response to current technology challenges and weaknesses. Next, the thesis tests the feasibility of three carefully selected AI-based solutions, designed with the intention of replacing traditional animation techniques. For this purpose, the movements of the iconic character Baby Groot from the movie “Guardians of the Galaxy Vol. 2” and the mini-series “I Am Groot” are recreated and fed into three different AI software capable of reconstructing movement. With this technique, animations from each software are obtained and applied to a 3D Baby Groot character, much like professionals have once done to the original 3D Baby Groot character. Finally, the newly extracted animations are compared both to the reference video and to each other in the realm of accuracy, realism, and quality of rigging and skinning. Based on these observations, a general overview of each tool’s strengths and weaknesses is provided. With the help of newly gained insight, implications for the field and possible future improvements are suggested. As part of the concluding thoughts, all key observations made throughout the thesis are packed into a concise and comprehensive summary.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:AI, Body Animation, Motion Capture
Vrsta gradiva:Diplomsko delo
Organizacija:FE - Fakulteta za elektrotehniko
Leto izida:2023
PID:20.500.12556/RUL-150782 Povezava se odpre v novem oknu
COBISS.SI-ID:165458947 Povezava se odpre v novem oknu
Datum objave v RUL:22.09.2023
Število ogledov:249
Število prenosov:37
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
Objavi na:Bookmark and Share

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Primerjava različnih UI orodij za animacijo na praktičnih primerih
Izvleček:
Trenutne rešitve za 3D animacijo imajo dve veliki težavi, vzamejo preveč časa in stanejo preveč denarja. Za reševanje teh dveh težav so strokovnjaki razvili novo rešitev, podprto z algoritmi umetne inteligence, s katero postane animacija hitrejša in cenovno ugodnejša. Namen te naloge je ugotoviti, kako se trenutne rešitve umetne inteligence za 3D animacijo, natančneje za zajem gibanja, primerjajo med seboj in z referenčnim posnetkom, na katerem temelji njihovo gibanje. Z glavnim poudarkom na zabavni industriji, diplomska naloga raziskuje, ali je mogoče z uporabo orodij umetne inteligence za animacijo telesa izboljšati proces animiranja likov, s čimer bi postopek pohitrili in pocenili. Za dosego tega cilja najprej predstavimo tematiko tradicionalnih tehnik 3D animacije na področju zajemanja gibanja ter prikažemo različne primere njihove uporabe v medijski in zabavni industriji. To nam omogoči, da natančno prepoznamo trenutne izzive in slabosti tradicionalne tehnologije za zajemanje gibanja ter nanje odgovorimo z obravnavo alternativnih rešitev, ki temeljijo na umetni inteligenci. V tem koraku si vzamemo čas za pravilno umeščanje nove rešitve umetne inteligence za zajemanje gibanja znotraj okvira tradicionalne tehnologije zajemanja gibanja. S pridobljeno sposobnostjo razlikovanja med tradicionalnim zajemom gibanja in zajemom gibanja na osnovi umetne inteligence je preučen konkreten primer, v katerem je bil uporabljen tradicionalni zajem gibanja. Preko 3D lika, imenovanega Mali Groot, raziskujemo vlogo tradicionalnega zajemanja gibanja v filmski uspešnici "Varuhi galaksije: 2. dejanje" in v mini seriji "Jaz sem Groot". To nam omogoča boljše razumevanje kompleksnih nalog, s katerimi se soočajo tradicionalne rešitve za zajem gibanja, ter ciljev, ki jim nove rešitve umetne inteligence za zajem gibanja skušajo slediti. V nadaljevanju se diplomska naloga posveča raziskavi treh premišljeno izbranih rešitev umetne inteligence za zajem gibanja, ki so bile razvite z namenom nadomestitve tradicionalnih tehnik animacije. Za boljše razumevanje izbranih treh rešitev ter njihovih zmogljivosti podajamo kratek opis vsake od njih. V vsakem opisu se osredotočimo na cilje in stroške posamezne rešitve, preučujemo izvor algoritmov, ki so bili uporabljeni za njihov razvoj, in panoge, na katere želi posamezna rešitev vplivati. Cilj diplomske naloge je preveriti, ali lahko določena rešitev umetne inteligence za zajem gibanja nadomesti tradicionalne metode. Zato bomo poustvarili prizore 3D lika Mini Groot iz filma "Varuhi galaksije: 2. dejanje" in mini serije "Jaz sem Groot" z uporabo različnih rešitev umetne inteligence za zajem gibanja in ovrednotili dobljene rezultate. Za dosego tega cilja bomo sledili nizu korakov, ki skupaj oblikujejo jasen in celovit potek dela. Začnemo z rekonstrukcijo gibov Malega Groota: izbrane gibe odigramo, posnamemo ter jih v obliki .mp4 posnetkov vstavimo v tri orodja umetne inteligence za zajem gibanja. Ker vse izbrane programske rešitve umetne inteligence za zajem gibanja temeljijo na sposobnosti rekonstrukcije gibanja iz referenčnega posnetka, se trudimo ohranjati podobne nastavitve v vseh teh rešitvah, da bi dosegli primerljive rezultate. Pomembno je opozoriti, da ima vsaka rešitev svoje lastne algoritme in zbirke podatkov, ki jih uporablja za dosego želenih rezultatov. Zaradi teh razlik je pričakovati, da bodo animacijski posnetki, ustvarjeni s pomočjo vsake programske rešitve iz istega referenčnega posnetka, vsebovali vidne razlike. Nato različne posnetke animacij uporabimo na istem 3D modelu Malega Groota. Tako ustvarimo posnetek 3D modela Malega Groota, medtem ko se premika glede na vsako animacijo iz posamezne programske rešitve. Naš cilj je postaviti posnetke zaslona istega gibanja iz različnih programov drugega ob drugem in nato primerjati rezultate. Za pravilen začetek jasne primerjave programske opreme je bistvenega pomena pregledati zmogljivosti vsake programske rešitve umetne inteligence za zajem gibanja, pri čemer se osredotočimo izključno na tehnični vidik. Pri tem preučimo ključne dejavnike, kot so čas izvoza, uporabnost in funkcionalnost, za vsako od teh programskih orodij. V drugem koraku naše primerjave izvedemo podrobno analizo, ki se osredotoča na natančnost, realizem in kakovost prevlačenja (ang. skinning) ter okostja (ang. rigging) za vsak poustvarjen prizor. Za izvedbo te analize izberemo določen prizor in prikažemo njegovo poustvarjeno verzijo skupaj z vsemi relevantnimi animacijskimi posnetki. Podrobno razložimo svoja opažanja, ki jih pridobimo z natančnim pregledovanjem posameznih okvirjev animacijskih posnetkov ter s primerjavo celotne animacije z referenčnim posnetkom. Zadnji del analize temelji na splošnem pregledu vsakega animacijskega posnetka kot samostojnega izdelka na področju rešitve umetne inteligence za zajem gibanja. Tu pridobimo boljše razumevanje, ali te rešitve lahko ustvarijo 3D animacijo z naravnim občutkom, in če je tako, v kolikšni meri. Postopek analize se ponovi za vsak izbrani prizor iz filma “Varuhi galaksije 2. dejanje” in mini serije “Jaz sem Groot”. Skupaj preučujemo in analiziramo pet različnih prizorov. Po pridobitvi novih informacij iz naše analize se iz podrobnega opisovanja posameznih orodij programske opreme umetne inteligence za zajem gibanja osredotočimo na razpravo o posledicah za celotno področje umetne inteligence v okviru zajema gibanja. Razdelek, namenjen posledicam, vključuje teme, ki se ne dotikajo le znanih omejitev, temveč presegajo trenutno implementacijo sodobnih orodij umetne inteligence za zajem gibanja. Nato preučujemo različna področja, kjer je tehnologija umetne inteligence za zajem gibanja še vedno pomanjkljiva, ter podajamo predloge za morebitne prihodnje raziskave in izboljšave. Tu razpravljamo o vidikih, ki bi lahko izboljšali našo pot učenja in uporabe rešitev umetne inteligence za zajem gibanja, na praktičnih primerih. V zaključku smo vse pomembne ugotovitve, pridobljene med izvajanjem diplomske naloge, povzeli v strnjenem in celovitem povzetku. Podatki, pridobljeni iz naše analize, nam omogočajo temeljit zaključek, ki bi odgovoril na ključno vprašanje, ki smo ga postavili kot osrednji motiv te naloge: Ali lahko rešitve umetne inteligence za zajem gibanja v njihovem trenutnem stanju dejansko nadomestijo tradicionalne rešitve zajema gibanja ter s tem omogočijo zmanjšanje časa in stroškov v medijski in zabavni industriji?

Ključne besede:umetna intelegenca, animacija telesa, zajem gibanja

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Nazaj