নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহার করে অ্যানিমেশন সংশ্লেষণের জন্য কোড খুলুন

সাংহাই টেকনিক্যাল ইউনিভার্সিটির একদল গবেষক প্রকাশিত টুলস জালিয়াত, যা স্থির চিত্র ব্যবহার করে মানুষের গতিবিধি অনুকরণ করতে মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে, সেইসাথে জামাকাপড় প্রতিস্থাপন, অন্য পরিবেশে স্থানান্তর করতে এবং কোন বস্তুটি দৃশ্যমান কোণ পরিবর্তন করতে দেয়। কোডটি পাইথনে লেখা আছে
একটি কাঠামো ব্যবহার করে পাইটর্চ. সমাবেশ এছাড়াও প্রয়োজন টর্চভিশন এবং CUDA টুলকিট।

টুলকিট ইনপুট হিসাবে একটি দ্বি-মাত্রিক চিত্র গ্রহণ করে এবং নির্বাচিত মডেলের উপর ভিত্তি করে একটি পরিবর্তিত ফলাফল সংশ্লেষিত করে। তিনটি রূপান্তর বিকল্প সমর্থিত:
একটি চলমান বস্তু তৈরি করা যা নড়াচড়া অনুসরণ করে যার উপর মডেল প্রশিক্ষিত হয়েছিল। একটি মডেল থেকে একটি বস্তুতে চেহারার উপাদান স্থানান্তর করা (উদাহরণস্বরূপ, পোশাকের পরিবর্তন)। একটি নতুন কোণ তৈরি করা (উদাহরণস্বরূপ, একটি সম্পূর্ণ মুখের ফটোগ্রাফের উপর ভিত্তি করে একটি প্রোফাইল চিত্রের সংশ্লেষণ)। সমস্ত তিনটি পদ্ধতি একত্রিত করা যেতে পারে, উদাহরণস্বরূপ, আপনি একটি ফটোগ্রাফ থেকে একটি ভিডিও তৈরি করতে পারেন যা বিভিন্ন পোশাকে একটি জটিল অ্যাক্রোবেটিক কৌশলের কার্যকারিতা অনুকরণ করে।

সংশ্লেষণ প্রক্রিয়া চলাকালীন, একটি ফটোগ্রাফে একটি বস্তু নির্বাচন করা এবং সরানোর সময় অনুপস্থিত পটভূমি উপাদান গঠনের কাজগুলি একই সাথে সঞ্চালিত হয়। নিউরাল নেটওয়ার্ক মডেল একবার প্রশিক্ষিত এবং বিভিন্ন রূপান্তরের জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। লোড করার জন্য উপলব্ধ রেডিমেড মডেল যা আপনাকে প্রাথমিক প্রশিক্ষণ ছাড়াই অবিলম্বে সরঞ্জামগুলি ব্যবহার করতে দেয়। অপারেট করার জন্য কমপক্ষে 8GB মেমরির আকার সহ একটি GPU প্রয়োজন৷

দ্বি-মাত্রিক স্থানে শরীরের অবস্থান বর্ণনা করে মূল বিন্দুগুলির দ্বারা রূপান্তরের উপর ভিত্তি করে রূপান্তর পদ্ধতির বিপরীতে, ছদ্মবেশী মেশিন লার্নিং পদ্ধতি ব্যবহার করে শরীরের একটি বর্ণনা সহ একটি ত্রি-মাত্রিক জাল সংশ্লেষ করার চেষ্টা করে।
প্রস্তাবিত পদ্ধতিটি ব্যক্তিগতকৃত শরীরের আকৃতি এবং বর্তমান ভঙ্গি বিবেচনা করে, অঙ্গগুলির স্বাভাবিক নড়াচড়ার অনুকরণ করে ম্যানিপুলেশনের জন্য অনুমতি দেয়।

রূপান্তর প্রক্রিয়া চলাকালীন মূল তথ্য যেমন টেক্সচার, শৈলী, রঙ এবং মুখের স্বীকৃতি সংরক্ষণ করতে, জেনারেটিভ অ্যাডভারসারিয়াল নিউরাল নেটওয়ার্ক (লিকুইড ওয়ার্পিং GAN) সোর্স অবজেক্ট সম্পর্কে তথ্য এবং এর সুনির্দিষ্ট শনাক্তকরণের জন্য পরামিতি প্রয়োগ করে বের করা হয় কনভোল্যুশনাল নিউরাল নেটওয়ার্ক.

উত্স: opennet.ru