ਯਥਾਰਥਵਾਦੀ ਮਨੁੱਖੀ ਹਰਕਤਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਕੋਡ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਗਿਆ ਹੈ

ਤੇਲ ਅਵੀਵ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਟੀਮ ਨੇ ਐਮਡੀਐਮ (ਮੋਸ਼ਨ ਡਿਫਿਊਜ਼ਨ ਮਾਡਲ) ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਸਰੋਤ ਕੋਡ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਿਆ ਹੈ, ਜੋ ਅਸਲ ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਕੋਡ PyTorch ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ Python ਵਿੱਚ ਲਿਖਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ MIT ਲਾਇਸੰਸ ਦੇ ਅਧੀਨ ਵੰਡਿਆ ਗਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਯੋਗ ਕਰਨ ਲਈ, ਤੁਸੀਂ ਦੋਵੇਂ ਤਿਆਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ ਅਤੇ ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਖੁਦ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਤਿੰਨ-ਅਯਾਮੀ ਮਨੁੱਖੀ ਚਿੱਤਰਾਂ ਦੇ HumanML3D ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ। ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ, CUDA ਸਹਿਯੋਗ ਨਾਲ ਇੱਕ GPU ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਐਨੀਮੇਟ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਸੰਭਵ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਨਾਲ ਜੁੜੀਆਂ ਪੇਚੀਦਗੀਆਂ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਰਸਮੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਣਨ ਕਰਨ ਦੀ ਮੁਸ਼ਕਲ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਗੈਰ-ਕੁਦਰਤੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਮਨੁੱਖੀ ਧਾਰਨਾ ਦੀ ਮਹਾਨ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੈ। ਜਨਰੇਟਿਵ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਪਿਛਲੀਆਂ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਗੁਣਵੱਤਾ ਅਤੇ ਸੀਮਤ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨਾਲ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਸਨ।

ਪ੍ਰਸਤਾਵਿਤ ਸਿਸਟਮ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਸਾਰ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਮਨੁੱਖੀ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਨ ਲਈ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬਿਹਤਰ ਅਨੁਕੂਲ ਹਨ, ਪਰ ਕਮੀਆਂ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਚ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲੋੜਾਂ ਅਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਜਟਿਲਤਾ। ਫੈਲਣ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀਆਂ ਕਮੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕਰਨ ਲਈ, MDM ਹਰ ਪੜਾਅ 'ਤੇ ਸ਼ੋਰ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਬਜਾਏ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਨਿਊਰਲ ਨੈਟਵਰਕ ਅਤੇ ਨਮੂਨੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪੈਰ ਨਾਲ ਸਤਹ ਦੇ ਸੰਪਰਕ ਦੇ ਨੁਕਸਾਨ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਗਾੜਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣਾ ਆਸਾਨ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।

ਪੀੜ੍ਹੀ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਿਰਿਆ ਦੇ ਟੈਕਸਟ ਵਰਣਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੈ (ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, "ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਅੱਗੇ ਵਧਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਜ਼ਮੀਨ ਤੋਂ ਕੁਝ ਚੁੱਕਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਝੁਕਦਾ ਹੈ") ਜਾਂ ਮਿਆਰੀ ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਦੌੜਨਾ" ਅਤੇ "" ਛਾਲ ਮਾਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।" ਸਿਸਟਮ ਨੂੰ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਸੰਪਾਦਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਗੁੰਮ ਗਏ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਭਰਨ ਲਈ ਵੀ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਕੀਤਾ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਭਾਗੀਦਾਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਵਿਕਲਪਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਨਤੀਜਾ ਚੁਣਨ ਲਈ ਕਿਹਾ ਗਿਆ ਸੀ - 42% ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਲੋਕਾਂ ਨੇ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੰਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਾਲੀਆਂ ਅੰਦੋਲਨਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੱਤੀ।

ਸਰੋਤ: opennet.ru