{"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\/news\/otkryt-kod-dlya-sinteza-animatsii-s-pomoshhyu-nejrosetej","title":{"rendered":"Der Code zur Synthese von Animationen mit Hilfe von neuronalen Netzen wurde ver\u00f6ffentlicht.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Eine Gruppe von Forschern der Technischen Universit\u00e4t Shanghai ver\u00f6ffentlicht<\/a><\/noindex> Toolkit Impersonator<\/a><\/noindex>, der mit Hilfe von Methoden des maschinellen Lernens die Bewegungen von Personen in statischen Bildern simuliert, sowie Kleidung ersetzt, in andere Umgebungen versetzt und den Blickwinkel ver\u00e4ndert, aus dem das Objekt sichtbar ist. Der Code ist in Python geschrieben.
\nunter Verwendung des Frameworks PyTorch<\/a><\/noindex>. F\u00fcr den Aufbau wird au\u00dferdem torchvision<\/a><\/noindex> und CUDA Toolkit ben\u00f6tigt. <\/p>\n

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

Das Instrumentarium erh\u00e4lt ein zweidimensionales Bild als Eingabe und synthetisiert ein modifiziertes Ergebnis basierend auf dem gew\u00e4hlten Modell. Es werden drei Arten von Transformationen unterst\u00fctzt:
\nErzeugung eines sich bewegenden Objekts, das die Bewegungen nachahmt, auf denen das Modell trainiert wurde. \u00dcbertragung von externen Erscheinungselementen des Modells auf das Objekt (zum Beispiel Kleiderwechsel). Generierung eines neuen Blickwinkels (zum Beispiel Synthese eines Profilbildes basierend auf einem Frontalbild). Alle drei Methoden k\u00f6nnen kombiniert werden, zum Beispiel kann man aus einem Foto ein Video generieren, das die Ausf\u00fchrung eines komplizierten akrobatischen Tricks in anderer Kleidung imitiert. <\/p>\n

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

Im Prozess der Synthese werden auch Operationen zur Auswahl des Objekts im Foto und zur Bildung fehlender Elemente des Hintergrunds beim Verschieben ausgef\u00fchrt. Das Modell f\u00fcr das neuronale Netzwerk kann einmal trainiert und f\u00fcr verschiedene Transformationen verwendet werden. F\u00fcr den Download verf\u00fcgbar sind<\/a><\/noindex> sind fertige Modelle erforderlich, die es erm\u00f6glichen, das Instrumentarium sofort ohne vorheriges Training zu nutzen. F\u00fcr die Arbeit wird eine GPU mit mindestens 8 GB Speicher ben\u00f6tigt.<\/p>\n

Im Gegensatz zu Transformationsmethoden, die auf Transformationen von Schaltepunkten basieren, die die K\u00f6rperposition im zweidimensionalen Raum beschreiben, unternimmt Impersonator den Versuch, ein 3D-Gitter (Mesh) mit einer Beschreibung des K\u00f6rpers zu synthetisieren, unter Verwendung von Methoden des maschinellen Lernens.
\nDie vorgeschlagene Methode erm\u00f6glicht Manipulationen unter Ber\u00fccksichtigung der personalisierten K\u00f6rperform und der aktuellen Pose, indem sie nat\u00fcrliche Bewegungen der Gliedma\u00dfen modelliert. <\/p>\n

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

Um urspr\u00fcngliche Informationen wie Texturen, Stil, Farben und Gesichtsidentit\u00e4t zu bewahren, wird w\u00e4hrend der Transformation ein generatives gegeneinander arbeitendes neuronales Netzwerk<\/a><\/noindex> (Liquid Warping GAN<\/a><\/noindex>). Informationen \u00fcber das urspr\u00fcngliche Objekt und Parameter zu seiner genauen Identifizierung werden durch die Anwendung eines Faltungsneuronalnetzes extrahiert.<\/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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