Նյարդային ցանցեր, որոնք ստեղծում են բնօրինակ տեսանյութեր՝ հիմնվելով տեքստային նկարագրությունների վրա, արդեն գոյություն ունեն: Ու թեև նրանք դեռ չեն կարողանում ամբողջությամբ փոխարինել կինոգործիչներին կամ անիմատորներին, այս ուղղությամբ արդեն առաջընթաց կա։ Disney Research և Rutgers նեյրոնային ցանց, որը կարող է տեքստային սցենարից ստեղծել կոպիտ պատմություն և տեսանյութ:
Ինչպես նշվեց, համակարգը աշխատում է բնական լեզվով, ինչը թույլ կտա այն օգտագործել մի շարք ոլորտներում, օրինակ՝ ուսումնական տեսանյութերի ստեղծման համար: Այս համակարգերը նաև կօգնեն սցենարիստներին պատկերացնել իրենց գաղափարները: Միաժամանակ նշվում է, որ նպատակը ոչ թե գրողներին ու արվեստագետներին փոխարինելն է, այլ նրանց աշխատանքն ավելի արդյունավետ ու քիչ հոգնեցուցիչ դարձնելը։
Մշակողները ասում են, որ տեքստը անիմացիայի թարգմանելը հեշտ գործ չէ, քանի որ մուտքային և ելքային տվյալները չունեն ֆիքսված կառուցվածք։ Հետևաբար, նման համակարգերի մեծ մասը չի կարող մշակել բարդ նախադասություններ: Նախորդ նմանատիպ ծրագրերի սահմանափակումները հաղթահարելու համար մշակողները կառուցել են մի քանի բաղադրիչներից բաղկացած մոդուլային նեյրոնային ցանց։ Դրանք ներառում են բնական լեզվի մշակման մոդուլ, սցենարի վերլուծման մոդուլ և անիմացիա ստեղծող մոդուլ:
Սկսելու համար, համակարգը վերլուծում է տեքստը և բարդ նախադասությունները վերածում պարզ նախադասությունների: Դրանից հետո ստեղծվում է 3D անիմացիա։ Աշխատանքի համար օգտագործվում է 52 անիմացիոն բլոկների գրադարան, որոնց ցանկը ընդլայնվել է մինչև 92՝ ավելացնելով նմանատիպ տարրեր։ Անիմացիա ստեղծելու համար օգտագործվում է Unreal Engine խաղային շարժիչը, որը հիմնված է նախապես բեռնված օբյեկտների և մոդելների վրա։ Դրանցից համակարգը ընտրում է համապատասխան տարրեր և ստեղծում տեսանյութ:
Համակարգը վարժեցնելու համար հետազոտողները կազմել են 996 տարրերի նկարագրությունների մի շարք՝ վերցված IMSDb-ի, SimplyScripts-ի և ScriptORama1000-ի ավելի քան 5 սցենարներից: Դրանից հետո անցկացվեցին որակական թեստեր, որոնցում 22 մասնակից հնարավորություն ունեցավ գնահատելու 20 անիմացիա։ Միևնույն ժամանակ, 68%-ը նշել է, որ համակարգը մուտքագրված տեքստերի հիման վրա ստեղծել է բավականին պատշաճ անիմացիա։
Այնուամենայնիվ, թիմը խոստովանեց, որ համակարգը կատարյալ չէ: Նրա գործողությունների և առարկաների ցանկը սպառիչ չէ, և երբեմն բառապաշարի պարզեցումը չի համապատասխանում նմանատիպ անիմացիաներով բայերին: Հետազոտողները մտադիր են անդրադառնալ այս թերություններին հետագա աշխատանքում:
Source: 3dnews.ru