{"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\/it\/blog\/news\/otkryt-kod-dlya-sinteza-animatsii-s-pomoshhyu-nejrosetej","title":{"rendered":"Il codice per la sintesi delle animazioni tramite reti neurali \u00e8 stato reso pubblico","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Un gruppo di ricercatori dell'Universit\u00e0 Tecnica di Shanghai ha pubblicato<\/a><\/noindex> un toolkit Impersonator<\/a><\/noindex>, che utilizza metodi di machine learning per simulare i movimenti delle persone a partire da immagini statiche, oltre a cambiare i vestiti, trasferire in un altro contesto e modificare l'angolazione da cui l'oggetto \u00e8 visibile. Il codice \u00e8 scritto in Python
\nutilizzando il framework PyTorch<\/a><\/noindex>. \u00c8 anche necessario torchvision<\/a><\/noindex> e il CUDA Toolkit. <\/p>\n

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

L'outil riceve in input un'immagine bidimensionale e sintetizza un risultato modificato in base al modello scelto. Sono supportate tre varianti di trasformazioni:
\nCreazione di un oggetto in movimento che ripete i movimenti su cui il modello \u00e8 stato addestrato. Trasferimento di elementi di aspetto dal modello all'oggetto (per esempio, cambio di abbigliamento). Generazione di un nuovo angolo (per esempio, sintesi di un'immagine di profilo a partire da una foto frontale). Tutti e tre i metodi possono essere combinati, per esempio, \u00e8 possibile generare un video a partire da una foto che imita l'esecuzione di un complesso trucco acrobatico in un altro abbigliamento. <\/p>\n

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

Durante il processo di sintesi vengono inoltre eseguite operazioni di estrazione dell'oggetto dalla foto e di formazione degli elementi di sfondo mancanti durante il movimento. Il modello per la rete neurale pu\u00f2 essere addestrato una sola volta e utilizzato per varie trasformazioni. Per il download disponibili<\/a><\/noindex> modelli pronti che permettono di utilizzare immediatamente l'outil senza richiedere un allenamento preliminare. Per il lavoro \u00e8 necessaria una GPU con almeno 8GB di memoria.<\/p>\n

A differenza dei metodi di trasformazione basati sulla trasformazione tramite punti chiave che descrivono la posizione del corpo in uno spazio bidimensionale, in Impersonator si \u00e8 tentato di sintetizzare una rete tridimensionale (mesh) con una descrizione del corpo, utilizzando metodi di machine learning.
\nIl metodo proposto consente di effettuare manipolazioni tenendo conto della forma corporea personalizzata e della postura corrente, modellando movimenti naturali degli arti. <\/p>\n

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

Per preservare le informazioni originali, come texture, stile, colori e riconoscibilit\u00e0 del volto, durante il processo di trasformazione si applica una rete neurale generativa antagonista<\/a><\/noindex> (Liquid Warping GAN<\/a><\/noindex>). Le informazioni sull'oggetto originale e i parametri per la sua identificazione esatta vengono estratti applicando una rete neurale convoluzionale<\/a><\/noindex>.<\/p>\n

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

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

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

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