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Move.ai可以实现AI运动捕捉 而无需进行视频游戏制作

2020-09-04 14:52:46来源:

Move.ai可以使用人工智能在称为运动捕获的过程中捕获演员的3D表示。但这并不需要穿着莱卡西装的演员,身上挂着许多白球。它使游戏公司可以在大流行期间以远程方式进行动作捕捉。

这是一项重要的技术进步,因为运动捕捉系统的麻烦已导致电影制作人和视频游戏公司的生产停滞。Move.ai希望通过“无标记”动作捕捉来解决此问题,从而降低成本和工作麻烦。

该技术来自伦敦的一家公司,该公司开始捕获体育运动员的图像并将其转换为数字动画对象。但是随着体育赛事的结束,这种流行病使该业务陷入困境。幸运的是,游戏需要更好的真实感,才能让玩家完全沉浸在这种替代现实中,并参与其中,这意味着他们需要动作捕捉。

Move.ai首席执行官Mark Endemano在接受GamesBeat采访时说:“我们绝对在创造力和技术融合的空间中运营。”“我们的旅程更多地始于体育领域。但是我们一直渴望进入电子游戏。一个事件实际上为我们进入游戏创造了催化剂,那就是COVID-19。面对现场体育运动这样的挑战,我们迅速进行了调整,并加快了向视频游戏的发展。”

捕捉人

Move.ai拍摄在iPhone或Samsung Galaxy手机上录制的人的2D视频,并将其转换为3D化身。Endemano说,真正令人兴奋的是,开发人员创建引人入胜的图形的传统方式是通过人类艺术家的艰苦工作或复杂的运动捕捉系统来完成的。

在大流行之前,大型游戏开发商使用带有大量摄像机的运动捕捉工作室,这些摄像机捕获了舞台上演员的动作并将这些图像合成为3D图像。摄像机可以检测到紧身衣裤上的白色标记。演员的工作很辛苦,动作捕捉阶段和系统很昂贵,并且必须被绿屏包围,以确保人们的边缘容易区分。

但这行得通。演员的表现形式是通过流畅的动作捕捉的,因此动画师可以更轻松地根据捕捉到的图像来创建游戏角色。这些游戏角色流畅地移动,使游戏对玩家来说似乎更加真实。运动捕捉对于使我们相信电影屏幕或游戏屏幕上的字符是真实的至关重要。

大流行效应

但是在大流行期间,由于工作室在家中工作,其中许多工作室都被关闭了。他们不能再安全地进行动作捕捉了。这就是Move.ai的用武之地。它开发了一种称为“无标记动作捕捉”的东西,它可以用视频捕捉人的自然动作并用更少的设备创建图像。

最重要的是,不需要带白球的紧身衣裤。这意味着演员可以更好地行动,而不会感到疲倦。他们在传统的人体捕捉服中没有全方位的动作,如果您要模拟战斗或武术场景,那是不好的。

您可能此时正在考虑从Xbox 360游戏机中使用Microsoft的Kinect相机技术,该技术用于诸如Dance Central之类的游戏。但是Kinect没有捕获太多数据,它没有最好的AI,并且在硬件中没有足够的处理能力。Move.ai就像Kinect的成长版本。Move.ai可以捕获一个人的100,000个数据点,相比之下,标记物可以捕获10或15个点。Move.ai说,它的方法比传统的运动捕捉便宜。

Endemano说:“我们相信,我们可以使这项功能民主化,并将其掌握在所有人之间,从制作用户生成内容的有影响力人士到制作大型游戏的3A游戏开发商。”

Move.ai使用计算机视觉和人工智能软件检查标准相机的视频以创建动画表示。演员不受阻碍且不受约束,因此效果更好。例如,他们可以穿自己想要的任何鞋子,以使步态不受特殊鞋子的影响。

Endemano说:“将其交付给动画师和创作者当然更容易。”“我们捕获动作并将其投影到游戏角色上。”

现在,该过程的大部分过程都是自动化的,因此输出可以直接输入到游戏引擎或3D美术软件(例如Maya)中。“结果是您可以更快地获得更高质量的结果,” Endemano说。“您根本不需要工作室。您可以在公园里做到这一点。”

技术起源

该技术由Move.ai的创始人兼首席技术官Tino Millar开发。他在伦敦帝国大学期间从事这项技术的研究,并因此获得了多项专利。他的博士学位还剩下几个月的工作,但他决定辞职去公司工作。他认为使用摄像机跟踪他的运动以进行运动跟踪会很有趣。

“我们不再谈论俄罗斯方块和太空侵略者,”米勒说。游戏需要从各个方向和角度完全沉浸角色。这提出了很多挑战。例如,如果您正在玩刺客信条或战争之神,则需要从多个不同角度对角色进行许多动画处理。”

他补充说:“我们已经向动画导演展示了这一点,他们说这令人振奋。”

对于一家拥有12名员工,天使资金不到200万美元的公司而言,这是相当令人头疼的事情。但是该公司开始注册客户。

Move.ai面临的挑战将是进入大型游戏工作室的大门,这些工作室可能正在或可能不在使用相同的技术。但是Move.ai认为还有其他潜在的工作。该技术可以用于体积动画和虚拟广告。电影和游戏导演也可以使用该技术对场景和情节提要进行预可视化,因为使用数据的成本并不高。

“我在大学里呆了很多年,我们已经训练了机器学习模型来理解人们在3D模式下的真实形式,” Millar说。“我们已经积累了一个庞大的3D形状库,其中包含来自扫描的人员,然后为它提供了与相机不同的视角,然后我们对其进行了培训,使其能够从那里去。我们希望相机能够重新创建人的3D网格。”

“作为人类,我们可以环顾四周,即使您只闭上一只眼睛,即使从技术上讲只用一只眼睛,也可以说出物体处于3D模式。从技术上讲,您需要两只眼睛或照相机才能理解3D内容。但是由于我们的大脑,我们已经看到了很多3D对象,现在我们实际上可以闭上眼睛,如此高效地确定3D事物的形式。”

那里有竞争对手,Move.ai必须击败以获得视频游戏客户。幸运的是,周围有很多这样的客户。

Endemano和Millar对技术的潜力感到兴奋,他们不是程序员也不是艺术家。影响者可以采用这项技术来制作游戏,因为它可以简化流程。

米拉尔说:“人们可以在自己的家中创造最平凡的东西。”“不应低估其力量。”

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