{"id":38674,"date":"2019-10-31T22:25:15","date_gmt":"2019-10-31T19:25:15","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/otkryt-kod-dlya-sinteza-animatsii-s-pomoshhyu-nejrosetej\/"},"modified":"2019-10-31T22:25:15","modified_gmt":"2019-10-31T19:25:15","slug":"otkryt-kod-dlya-sinteza-animatsii-s-pomoshhyu-nejrosetej","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/otkryt-kod-dlya-sinteza-animatsii-s-pomoshhyu-nejrosetej","title":{"rendered":"Der Code f\u00fcr die Erstellung von Animationen mit Hilfe von neuronalen Netzwerken ist jetzt verf\u00fcgbar.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine Forschergruppe der Technischen Universit\u00e4t Shanghai die<\/a><\/noindex> ein Toolset Impersonator<\/a><\/noindex>, der es erm\u00f6glicht, mit Methoden des maschinellen Lernens Bewegungen von Personen in statischen Bildern zu simulieren, Kleidung zu ersetzen, sie in eine andere Umgebung zu versetzen und den Betrachtungswinkel des Objekts zu \u00e4ndern. Der Code ist in Python geschrieben
\nunter Verwendung des Frameworks PyTorch<\/a><\/noindex>. Zus\u00e4tzlich wird ben\u00f6tigt torchvision<\/a><\/noindex> und das CUDA Toolkit. <\/p>\n

\"Der<\/center><\/p>\n

Das Werkzeug erh\u00e4lt ein zweidimensionales Bild und synthetisiert das modifizierte Ergebnis basierend auf dem gew\u00e4hlten Modell. Es werden drei Arten von Transformationen unterst\u00fctzt:
\nErstellung eines bewegten Objekts, das die Bewegungen wiederholt, auf denen das Modell trainiert wurde. \u00dcbertragung von \u00c4u\u00dferlichkeiten aus dem Modell auf das Objekt (z. B. Wechsel der Kleidung). Generierung eines neuen Blickwinkels (z. B. Synthese eines Profilbildes basierend auf einem Frontalfoto). Alle drei Methoden k\u00f6nnen kombiniert werden, beispielsweise kann man aus einem Foto ein Video generieren, das die Ausf\u00fchrung eines komplexen akrobatischen Tricks in anderer Kleidung imitiert. <\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div><\/center><\/p>\n

Beim Syntheseprozess werden gleichzeitig Objekterkennungsoperationen auf dem Foto und die Bildung fehlender Hintergrundelemente w\u00e4hrend der Bewegung durchgef\u00fchrt. Das Modell f\u00fcr das neuronale Netzwerk kann einmal trainiert und f\u00fcr verschiedene Transformationen verwendet werden. Zum Hochladen sind nur<\/a><\/noindex> fertige Modelle, die es erm\u00f6glichen, das Werkzeug sofort ohne vorheriges Training zu nutzen. F\u00fcr die Arbeit ist eine GPU mit mindestens 8 GB Speicher erforderlich.<\/p>\n

Im Gegensatz zu Transformationsmethoden, die auf Schl\u00fcsselpunkttransformationen basieren, die die K\u00f6rperposition im zweidimensionalen Raum beschreiben, wurde im Impersonator versucht, ein dreidimensionales Netz (Mesh) mit einer Beschreibung des K\u00f6rpers unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens zu synthetisieren.
\nDie vorgeschlagene Methode erm\u00f6glicht Manipulationen unter Ber\u00fccksichtigung der personalisierten K\u00f6rperform und der aktuellen Pose, wobei nat\u00fcrliche Bewegungen der Gliedma\u00dfen modelliert werden. <\/p>\n

\"Der<\/a><\/noindex><\/center><\/p>\n

Um die urspr\u00fcnglichen Informationen wie Texturen, Stil, Farben und die Wiedererkennbarkeit des Gesichts zu erhalten, wird im Transformationsprozess ein generatives gegnerisches neuronales Netzwerk<\/a><\/noindex> (Liquid Warping GAN<\/a><\/noindex>). Informationen \u00fcber das Ausgangsobjekt und Parameter zur genauen Identifizierung werden durch Anwendung von einem konvolutionalen neuronalen Netzwerk<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

\r\n \"Video\r\n
<\/div>\r\n <\/div>
\n<\/center><\/p>\n

<\/a><\/noindex><\/p>\n

Quelle: opennet.ru<\/a><\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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\u0418\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 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