ෂැංහයි කාර්මික විශ්වවිද්‍යාලයේ පර්යේෂකයන් පිරිසක් මෙවලම් , ස්ථිතික රූප භාවිතයෙන් මිනිසුන්ගේ චලනයන් අනුකරණය කිරීමට යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රම භාවිතා කිරීමට මෙන්ම ඇඳුම් ආදේශ කිරීමට, ඒවා වෙනත් පරිසරයකට මාරු කිරීමට සහ වස්තුවක් පෙනෙන කෝණය වෙනස් කිරීමට ඉඩ සලසයි. කේතය Python වලින් ලියා ඇත
රාමුවක් භාවිතා කිරීම . එකලස් කිරීම ද අවශ්ය වේ සහ CUDA මෙවලම් කට්ටලය.
මෙවලම් කට්ටලය ආදානය ලෙස ද්විමාන රූපයක් ලබා ගන්නා අතර තෝරාගත් ආකෘතිය මත පදනම්ව වෙනස් කළ ප්‍රතිඵලයක් සංස්ලේෂණය කරයි. පරිවර්තන විකල්ප තුනක් සඳහා සහය දක්වයි:
ආකෘතිය පුහුණු කරන ලද චලනයන් අනුගමනය කරන චලනය වන වස්තුවක් නිර්මාණය කිරීම. ආකෘතියේ සිට වස්තුවකට පෙනුමේ මූලද්රව්ය මාරු කිරීම (උදාහරණයක් ලෙස, ඇඳුම් මාරු කිරීම). නව කෝණයක් උත්පාදනය කිරීම (උදාහරණයක් ලෙස, සම්පූර්ණ මුහුණු ඡායාරූපයක් මත පදනම් වූ පැතිකඩ රූපයක් සංස්ලේෂණය කිරීම). මෙම ක්‍රම තුනම ඒකාබද්ධ කළ හැකිය, නිදසුනක් ලෙස, ඔබට විවිධ ඇඳුම්වල සංකීර්ණ ඇක්‍රොබැටික් උපක්‍රමයක ක්‍රියාකාරිත්වය අනුකරණය කරන ඡායාරූපයකින් වීඩියෝවක් ජනනය කළ හැකිය.
සංශ්ලේෂණ ක්‍රියාවලියේදී, ඡායාරූපයක වස්තුවක් තෝරා ගැනීමේ මෙහෙයුම් සහ චලනය වන විට අතුරුදහන් වූ පසුබිම් මූලද්රව්ය සෑදීමේ මෙහෙයුම් එකවර සිදු කෙරේ. ස්නායුක ජාල ආකෘතිය එක් වරක් පුහුණු කළ හැකි අතර විවිධ පරිවර්තනයන් සඳහා භාවිතා කළ හැකිය. පැටවීම සඳහා මූලික පුහුණුවකින් තොරව මෙවලම් වහාම භාවිතා කිරීමට ඔබට ඉඩ සලසන සූදානම් කළ ආකෘති. ක්‍රියාත්මක වීමට අවම වශයෙන් 8GB මතක ප්‍රමාණයකින් යුත් GPU එකක් අවශ්ය වේ.
ද්විමාන අවකාශයේ ශරීරයේ පිහිටීම විස්තර කරන ප්‍රධාන ලක්ෂ්‍ය මගින් පරිවර්තනය මත පදනම් වූ පරිවර්තන ක්‍රම මෙන් නොව, යන්ත්‍ර ඉගෙනීමේ ක්‍රම භාවිතා කරමින් ශරීරය පිළිබඳ විස්තරයක් සමඟ ත්‍රිමාණ දැලක් සංස්ලේෂණය කිරීමට Impersonator උත්සාහ කරයි.
යෝජිත ක්‍රමය මඟින් පුද්ගලාරෝපිත ශරීර හැඩය සහ වත්මන් ඉරියව්ව සැලකිල්ලට ගනිමින් අත් පා වල ස්වාභාවික චලනයන් අනුකරණය කරමින් හැසිරවීම් සඳහා ඉඩ ලබා දේ.
පරිවර්තන ක්‍රියාවලියේදී වයනය, විලාසය, වර්ණ සහ මුහුණු හඳුනාගැනීම වැනි මුල් තොරතුරු සංරක්ෂණය කිරීමට, () මූලාශ්‍ර වස්තුව පිළිබඳ තොරතුරු සහ එහි නිශ්චිත හඳුනාගැනීම සඳහා පරාමිතීන් අයදුම් කිරීමෙන් උපුටා ගනු ලැබේ .
මූලාශ්රය: opennet.ru