Disneyning sun'iy intellektlari matn tavsiflari asosida multfilmlar yaratadi

Matn tavsiflari asosida original videolarni yaratadigan neyron tarmoqlar allaqachon mavjud. Va ular hali rejissyorlar yoki animatorlarni to'liq almashtira olmasalar ham, bu yo'nalishda allaqachon taraqqiyot bor. Disney tadqiqotlari va Rutgers rivojlangan matn skriptidan qo'pol hikoyalar taxtasi va video yaratishi mumkin bo'lgan neyron tarmoq.

Qayd etilganidek, tizim tabiiy til bilan ishlaydi, bu esa undan bir qator yo‘nalishlarda, masalan, o‘quv videolarini yaratishda foydalanish imkonini beradi. Ushbu tizimlar ssenariy mualliflariga o'z g'oyalarini tasavvur qilishda ham yordam beradi. Shu bilan birga, maqsad yozuvchi va ijodkorlarni almashtirish emas, balki ularning ishini yanada samarali va zerikarli qilishdan iborat ekanligi ta’kidlanadi.

Ishlab chiquvchilarning ta'kidlashicha, matnni animatsiyaga aylantirish oson ish emas, chunki kirish va chiqish ma'lumotlari qat'iy tuzilishga ega emas. Shuning uchun bunday tizimlarning aksariyati murakkab jumlalarni qayta ishlay olmaydi. Oldingi shunga o'xshash dasturlarning cheklovlarini bartaraf etish uchun ishlab chiquvchilar bir nechta komponentlardan iborat modulli neyron tarmog'ini qurdilar. Bularga tabiiy tilni qayta ishlash moduli, skriptni tahlil qilish moduli va animatsiyani yaratuvchi modul kiradi.

Boshlash uchun tizim matnni tahlil qiladi va murakkab jumlalarni oddiy jumlalarga tarjima qiladi. Shundan so'ng, 3D animatsiya yaratiladi. Ish uchun 52 ta animatsion blokdan iborat kutubxonadan foydalaniladi, ularning ro'yxati shunga o'xshash elementlarni qo'shish orqali 92 tagacha kengaytirilgan. Animatsiya yaratish uchun oldindan yuklangan ob'ektlar va modellarga tayanadigan Unreal Engine o'yin mexanizmi ishlatiladi. Ulardan tizim mos elementlarni tanlaydi va videoni yaratadi.

Tizimni o‘rgatish uchun tadqiqotchilar IMSDb, SimplyScripts va ScriptORama996 dan 1000 dan ortiq skriptlardan olingan 5 ta element tavsiflari to‘plamini tuzdilar. Shundan so'ng, sifatli testlar o'tkazildi, unda 22 ishtirokchi 20 ta animatsiyani baholash imkoniyatiga ega bo'ldi. Shu bilan birga, 68% tizim kiritilgan matnlar asosida juda yaxshi animatsiya yaratganini aytdi.

Biroq, jamoa tizim mukammal emasligini tan oldi. Uning harakatlar va ob'ektlar ro'yxati to'liq emas va ba'zan leksik soddalashtirish o'xshash animatsiyali fe'llarga mos kelmaydi. Tadqiqotchilar kelajakdagi ishlarida ushbu kamchiliklarni bartaraf etish niyatida.

Manba: 3dnews.ru