စာသားဖော်ပြချက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မူရင်းဗီဒီယိုများကို ဖန်တီးသည့် အာရုံကြောကွန်ရက်များ ရှိနှင့်ပြီးဖြစ်သည်။ ရုပ်ရှင်ရိုက်ကူးသူများ သို့မဟုတ် အန်နီမေးရှင်းများကို လုံးလုံးလျားလျား အစားထိုးနိုင်ခြင်းမရှိသေးသော်လည်း၊ ဤလမ်းကြောင်းတွင် တိုးတက်နေပြီဖြစ်သည်။ Disney Research နှင့် Rutgers စာသား script တစ်ခုမှကြမ်းတမ်းသော storyboard နှင့်ဗီဒီယိုကိုဖန်တီးနိုင်သော neural network တစ်ခု။
မှတ်သားထားသည့်အတိုင်း၊ စနစ်သည် ပညာပေးဗီဒီယိုများဖန်တီးခြင်းကဲ့သို့သော နယ်ပယ်များစွာတွင် အသုံးပြုနိုင်ရန် သဘာဝဘာသာစကားဖြင့် အလုပ်လုပ်ပါသည်။ ဤစနစ်များသည် ဇာတ်ညွှန်းရေးသူများ၏ စိတ်ကူးများကို မြင်ယောင်နိုင်ရန်လည်း ကူညီပေးပါမည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင် ရည်မှန်းချက်သည် စာရေးဆရာများနှင့် အနုပညာရှင်များကို အစားထိုးရန်မဟုတ်ဘဲ ၎င်းတို့၏ အလုပ်ကို ပိုမိုထိရောက်ပြီး အပျင်းပြေစေရန် ဖြစ်သည်ဟု ဖော်ပြထားသည် ။
အဝင်နှင့်အထွက်ဒေတာသည် ပုံသေဖွဲ့စည်းပုံမရှိသောကြောင့် စာသားကို ကာတွန်းအဖြစ် ဘာသာပြန်ဆိုခြင်းသည် လွယ်ကူသောအလုပ်မဟုတ်ကြောင်း developer များက ပြောသည်။ ထို့ကြောင့် ဤစနစ်အများစုသည် ရှုပ်ထွေးသောစာကြောင်းများကို မလုပ်ဆောင်နိုင်ပါ။ ယခင် အလားတူ ပရိုဂရမ်များ၏ ကန့်သတ်ချက်များကို ကျော်လွှားရန်၊ developer များသည် အစိတ်အပိုင်းများစွာပါဝင်သော modular neural network တစ်ခုကို တည်ဆောက်ခဲ့သည်။ ၎င်းတို့တွင် သဘာဝဘာသာစကား လုပ်ဆောင်ခြင်း မော်ဂျူး၊ ဇာတ်ညွှန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု မော်ဂျူးနှင့် ကာတွန်းကို ထုတ်ပေးသည့် မော်ဂျူးတို့ ပါဝင်သည်။
အစပိုင်းတွင်၊ စနစ်သည် စာသားများကို ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာပြီး ရှုပ်ထွေးသောစာကြောင်းများကို ရိုးရှင်းသောစာကြောင်းများအဖြစ် ဘာသာပြန်ပေးသည်။ ယင်းနောက်၊ 3D ကာတွန်းကို ဖန်တီးသည်။ အလုပ်အတွက်၊ ကာတွန်းလုပ်ကွက် 52 ခုပါသော စာကြည့်တိုက်ကို အသုံးပြုပြီး အလားတူဒြပ်စင်များကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် 92 အထိ တိုးချဲ့ထားသော စာရင်းကို အသုံးပြုပါသည်။ ကာတွန်းဖန်တီးရန်အတွက် Unreal Engine ဂိမ်းအင်ဂျင်ကို အသုံးပြုထားပြီး ကြိုတင်တင်ထားသည့် အရာများနှင့် မော်ဒယ်များပေါ်တွင် မှီခိုနေပါသည်။ ယင်းတို့မှ၊ စနစ်သည် သင့်လျော်သောဒြပ်စင်များကို ရွေးချယ်ပြီး ဗီဒီယိုတစ်ခုထုတ်ပေးသည်။
စနစ်အား လေ့ကျင့်ရန်အတွက် သုတေသီများသည် IMSDb၊ SimplyScripts နှင့် ScriptORama996 တို့မှ script 1000 ကျော်မှ ရယူထားသော 5 အစိတ်အပိုင်းများ၏ ဖော်ပြချက်အစုအဝေးကို ပြုစုခဲ့သည်။ ယင်းနောက်တွင်၊ ပါဝင်သူ 22 ဦးသည် ကာတွန်းကား 20 ကို အကဲဖြတ်ရန် အခွင့်အလန်းရခဲ့ပြီး အရည်အသွေးစစ်ဆေးမှုများကို ပြုလုပ်ခဲ့သည်။ တစ်ချိန်တည်းမှာပင်၊ 68% က အဆိုပါစနစ်သည် ထည့်သွင်းစာသားများကို အခြေခံ၍ အလွန်ကောင်းမွန်သော ကာတွန်းရုပ်ပြဖန်တီးခဲ့ကြောင်း ပြောကြားခဲ့သည်။
သို့သော်လည်း အဆိုပါစနစ်သည် ပြီးပြည့်စုံခြင်းမရှိကြောင်း အသင်းက အသိအမှတ်ပြုခဲ့သည်။ ၎င်း၏လုပ်ဆောင်ချက်များနှင့် အရာဝတ္တုများစာရင်းသည် ပြီးပြည့်စုံခြင်းမရှိပါ၊ တစ်ခါတစ်ရံတွင် အဘိဓာန်ရိုးရှင်းသော ကြိယာများသည် အလားတူကာတွန်းများနှင့် မကိုက်ညီပါ။ သုတေသီများသည် အနာဂတ်လုပ်ငန်းခွင်တွင် ဤချို့ယွင်းချက်များကို ဖြေရှင်းရန် ရည်ရွယ်ထားသည်။
source: 3dnews.ru