تل ابيب يونيورسٽي جي محققن جي هڪ ٽيم MDM (Motion Diffusion Model) مشين لرننگ سسٽم سان لاڳاپيل سورس ڪوڊ کوليو آهي، جيڪو حقيقي انساني حرڪتون پيدا ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. ڪوڊ Python ۾ PyTorch فريم ورڪ استعمال ڪندي لکيو ويو آهي ۽ MIT لائسنس تحت ورهايو ويو آهي. تجربا ڪرڻ لاءِ، توهان ٻئي تيار ٿيل ماڊل استعمال ڪري سگهو ٿا ۽ پيش ڪيل اسڪرپٽ کي استعمال ڪندي پاڻ ماڊلز کي تربيت ڏيئي سگهو ٿا، مثال طور، انساني ايم ايل 3D ٽن طرفي انساني تصويرن جو مجموعو استعمال ڪندي. سسٽم کي تربيت ڏيڻ لاء، CUDA سپورٽ سان GPU جي ضرورت آهي.
انساني تحريڪن کي متحرڪ ڪرڻ لاءِ روايتي صلاحيتن جو استعمال مشڪل آهي ڇاڪاڻ ته ممڪن تحريڪن جي وڏي قسم سان جڙيل پيچيدگين ۽ انهن کي باضابطه طور تي بيان ڪرڻ جي مشڪل سان گڏوگڏ غير فطري تحريڪن ڏانهن انساني تصور جي وڏي حساسيت. اڳيون ڪوششون جنريٽيو مشين لرننگ ماڊل استعمال ڪرڻ لاءِ مسئلا آهن معيار ۽ محدود اظهار سان.
تجويز ڪيل نظام تحريڪن کي پيدا ڪرڻ لاء ڊفيوشن ماڊل استعمال ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو، جيڪي فطري طور تي انساني تحريڪن کي تخليق ڪرڻ لاء مناسب آهن، پر خرابين کان سواء نه آهن، جهڙوڪ اعلي ڪمپيوٽيشنل گهرجن ۽ ڪنٽرول پيچيدگي. ڊفيوشن ماڊل جي نقص کي گھٽائڻ لاءِ، ايم ڊي ايم هر اسٽيج تي شور جي اڳڪٿي جي بدران ٽرانسفارمر نيورل نيٽ ورڪ ۽ نموني پيشنگوئي کي استعمال ڪري ٿو، ان کي آسان بڻائي ٿو بيضابطگين کي روڪڻ جهڙوڪ پيرن سان مٿاڇري جي رابطي جو نقصان.
نسل کي ڪنٽرول ڪرڻ لاءِ، اهو ممڪن آهي ته ڪنهن عمل جي ٽيڪسٽ وضاحت کي قدرتي ٻوليءَ ۾ استعمال ڪيو وڃي (مثال طور، ”هڪ ماڻهو اڳتي هلي ٿو ۽ هيٺ جھڪي ٿو ته جيئن زمين مان ڪا شيءِ کڻڻ لاءِ“) يا معياري عمل استعمال ڪريو جهڙوڪ ”هلڻ“ ۽ ” ٽپو ڏيڻ. سسٽم پڻ استعمال ڪري سگھجي ٿو تحريڪن کي تبديل ڪرڻ ۽ گم ٿيل تفصيلن کي ڀرڻ لاءِ. محققن هڪ ٽيسٽ ڪئي جنهن ۾ شرڪت ڪندڙن کي ڪيترن ئي اختيارن مان بهتر نتيجو چونڊڻ لاءِ چيو ويو - 42 سيڪڙو ڪيسن ۾، ماڻهن حقيقي ماڻهن جي ڀيٽ ۾ مصنوعي تحريڪن کي ترجيح ڏني.
جو ذريعو: opennet.ru