1. Pochopení problému a definování požadavků:
* Na jaký druh animace mates cílíte? Rotoscope Mattes (pro ručně kreslenou animaci), Mattes pro záběry z živých akcí s animovanými prvky, sledováním objektů atd. Každý typ má různé výzvy.
* Jaké jsou klíčové rysy matovaných objektů? Barva, textura, okraje, pohybové vzory, variace představují (pokud humanoidy nebo zvířata) atd. Čím více víte o objektech, tím snazší je trénovat model.
* Jaká úroveň přesnosti je vyžadována? Dokonalost je obtížné dosáhnout. Užitečný nástroj může snížit potřebné množství ručního vyčištění, i když celý proces automatizuje.
* Jaký je cílový software? After Effects, Nuke, Blender atd. To ovlivní výstupní formát (obrazové sekvence, alfa kanály, předběžné záběry) a potenciální integrační metody.
* Jaká jsou omezení výkonu? Zpracování v reálném čase je ideální, ale často obtížné. Zpracování offline může být přijatelné.
2. Sběr a příprava dat:
* shromáždit velký datový soubor: Toto je nejdůležitější krok. Potřebujete obrovskou knihovnu obrázků a videí s přesnou pozemní pravdou. Tato data budou použita k trénování vašeho modelu strojového učení.
* existující datové sady: Vyhledejte příslušné datové sady. Některé možnosti (i když pravděpodobně vyžadují přizpůsobení a zvětšení) zahrnují:
* Coco: Společné objekty v kontextu (detekce objektů, segmentace)
* YouTube-Vos: Segmentace objektu videa
* Davis: Segmentace husté anotace videa
* Adobe Stock: Může mít záběry vhodné pro vytváření vlastních datových sad.
* Syntetická data: Zvažte generování syntetických dat, zejména pokud jsou data reálného světa vzácná. To zahrnuje vytvoření realistických animací a jejich vykreslování perfektními matkami. K tomu lze použít nástroje jako Blender.
* Augmentace dat: Rozbalte svůj datový soubor použitím transformací na stávající obrázky a videa:rotace, škálování, úpravy barev, hluk atd.
* anotace: Přesně označte objekty zájmu o vaše data. To obvykle zahrnuje vytvoření přesných mates kolem každého objektu v každém snímku (nebo reprezentativní podmnožině snímků).
* nástroje anotace: Použijte specializované nástroje anotace:
* labelBox: Populární platforma pro označování dat.
* vgg image Annotator (via): Open-Source a všestranný.
* CVAT (nástroj pro anotaci počítačového vidění): Open-source a výkonný, konkrétně pro úkoly počítačového vidění.
* Nástroje pro vlastní anotaci: Možná budete muset vytvořit vlastní nástroj pro anotaci přizpůsobený vašim konkrétním potřebám. To by mohlo zahrnovat skriptování v rámci vašeho cílového animačního softwaru (např. Skriptování po efektech).
* čištění a předzpracování dat:
* Odstraňte hlučná nebo špatně anotovaná data.
* Změňte velikost obrázků a videí do konzistentní velikosti.
* Normalizujte hodnoty pixelů na rozsah 0-1.
* Převeďte data do formátu vhodného pro váš zvolený rámec strojového učení (např. Numpy pole, datové sady TensorFlow).
3. Výběr modelu strojového učení:
* sémantická segmentace: Hlavním úkolem je klasifikovat každý pixel jako patřící k objektu nebo pozadí. To vyžaduje model sémantické segmentace.
* u-net: Populární architektura pro segmentaci obrazu, známá pro svou účinnost, a to i při omezených datech. Variace, jako je U-net ++ nebo pozornost U-net, mohou zlepšit výkon.
* maska r-cnn: Rozšíření rychlejší R-CNN, které provádí detekci objektů * a * segmentace. Užitečné, pokud potřebujete detekovat více objektů a vytvářet Mattes pro každý.
* deeplabv3+: Další výkonná sémantická segmentační architektura, která využívá špinavé konkuluce k zachycení informací o více měřítcích.
* HRNET (síť s vysokým rozlišením): Navrženo tak, aby udržovalo reprezentace s vysokým rozlišením v celé síti, což může být prospěšné pro jemnozrnnou segmentaci.
* časová konzistence: Animace je časová sekvence. Modely, které zvažují časové informace, jsou nezbytné pro hladké, bez blikání.
* opakující se neuronové sítě (RNNS) / lstms: Lze použít k začlenění informací z předchozích snímků.
* 3D konvoluční neuronové sítě (3D CNN): Zpracovávejte video přímo jako 3D svazek, zachycuje prostorové a časové informace. Jsou výpočetně drahé.
* Optický tok: Pomocí optického toku sledujte pohyb objektu mezi rámy a zdokonalení matné. Implementujte techniky odhadu optického toku nebo použijte předškolní modely optického toku.
* modely založené na transformátoru: Modely transformátoru ukázaly slibné výsledky v porozumění videu a segmentaci. Mohou zachytit závislosti na dlouhém doletu ve video sekvenci.
* zvažte přenos učení: Začněte s předem vyškoleným modelem (např. On ImageNet nebo Coco) a jemně vyladit na vašich animačních datech. To může výrazně zkrátit dobu školení a zlepšit výkon.
4. Trénink modelu:
* Vyberte rámec strojového učení:
* Tensorflow: Silný a široce používaný rámec.
* Pytorch: Další populární možnost, známá svou flexibilitou a snadným používáním.
* Definujte ztrátovou funkci: Funkce ztráty měří rozdíl mezi předpovědi modelu a pozemní pravdou. Mezi funkce společné ztráty pro segmentaci patří:
* binární křížový entropie: Vhodné pro binární segmentaci (objekt vs. pozadí).
* Ztráta kostky: Měří překrývání mezi předpokládanou matnou a pozemní pravdou. Často preferováno před křížovou entropií pro segmentaci.
* iou (křižovatka nad unií) Ztráta: Přímo optimalizuje metriku IOU.
* Vyberte optimalizátor: Algoritmy jako Adam nebo SGD se používají k aktualizaci hmotností modelu během tréninku, aby se minimalizovala ztrátová funkce.
* tréninková smyčka: Iterujte prostřednictvím tréninkových dat, nakrmí data do modelu, vypočítejte ztrátu a aktualizujte hmotnosti modelu.
* ověření: Pomocí samostatného datového souboru validace sledujte výkon modelu během tréninku a zabrání nadměrnému zadání.
* Hyperparameter ladění: Experimentujte s různými architekturami modelů, ztrátami, optimalizátory a rychlostmi učení, abyste našli nejlepší kombinaci vašich dat. Použijte techniky, jako je vyhledávání mřížky nebo náhodné vyhledávání.
* Monitorování a protokolování: Během tréninku sledujte metriky, jako je ztráta, přesnost, IOU a kopírkově koeficient. K vizualizaci procesu tréninku použijte nástroje, jako je Tensorboard nebo Weights &Beases.
5. Implementace a integrace:
* Inference: Jakmile je model vyškolen, můžete jej použít ke generování Mattes pro nové animační sekvence.
* následné zpracování: Nezpracovaný výstup modelu může potřebovat následné zpracování ke zlepšení kvality Mattes:
* Medián filtrování: Snižte hluk a hladké hrany.
* morfologické operace: Eroze a dilatace lze použít k zdokonalení matného.
* ošetření/rozmazání: Změkněte okraje matného pro přirozenější vzhled.
* časové vyhlazování: Naneste vyhlazovací filtr napříč rámy, abyste snížili blikání. Lze zvážit filtr Kalmana.
* Integrace s animačním softwarem:
* skriptování: Napište skripty (např. V Pythonu), které používají vyškolený model ke zpracování obrázků nebo videa a generování Mattes přímo v rámci animačního softwaru (např. Použití skriptování po efektů nebo Nuke's Python API).
* vývoj pluginu: Vytvořte vlastní plugin pro animační software, který zahrnuje model strojového učení. To vyžaduje pokročilejší dovednosti rozvoje.
* nástroj příkazového řádku: Vytvořte samostatný nástroj příkazového řádku, který dokáže zpracovávat obrázky nebo video a výstup Mattes ve vhodném formátu. Animační software pak může tyto maty importovat.
* Uživatelské rozhraní: Pokud plánujete uvolnit svůj nástroj pro veřejnost, nezapomeňte pro něj vytvořit uživatelské rozhraní.
6. Hodnocení a zdokonalení:
* vyhodnotit výkon: Důkladně vyhodnoťte výkon vašeho nástroje na rozmanité sadě animačních sekvencí. Změřte metriky, jako je přesnost, přesnost, stažení, koeficient IOU a kostky.
* Zpětná vazba uživatele: Získejte zpětnou vazbu od animátorů a umělců, kteří budou tento nástroj používat. Tato zpětná vazba je neocenitelná pro identifikaci oblastí pro zlepšení.
* iterativní vývoj: Neustále upřesňujte model a nástroj založený na výsledcích hodnocení a zpětné vazby uživatele.
Nástroje a technologie:
* programovací jazyky: Krajta
* Frameworks Machine Learning: Tensorflow, Pytorch
* Knihovny počítačového vidění: OpenCV, Scikit-Image
* cloudové platformy: Platforma Google Cloud AI, AWS SageMaker, Azure Machine Learning (pro školení a nasazení)
* nástroje anotace: LabelBox, VGG Image Annotator (Via), CVAT
* Animation Software: After Effects, Nuke, Blender (pro testování a integraci)
* ukládání dat: Cloudové úložiště (Google Cloud Storage, AWS S3, Azure Blob Storage)
Výzvy:
* sběr a anotace dat: Shromažďování a anotaci velkého, vysoce kvalitního datového souboru je časově náročné a drahé.
* časová konzistence: Zajištění toho, aby byly generované Mattes v průběhu času konzistentní.
* zobecnění: Model nemusí dobře zobecnit na nové styly animace nebo typy objektů.
* výpočetní zdroje: Školení modelů hlubokého učení vyžaduje významné výpočetní zdroje (GPU nebo TPU).
* Hranové případy: Manipulace s komplexními scénami, okluzí a rychlého pohybu může být náročné.
* integrační složitost: Integrace takového řešení do stávajících pracovních postupů.
v souhrnu:
Vytvoření nástroje „Animate Matte Assist ML“ je náročný, ale potenciálně odměňující projekt. Vyžaduje silné pochopení strojového učení, počítačového vidění a pracovních postupů animace. Zaměřte se na shromažďování vysoce kvalitního souboru dat, výběr vhodné architektury modelu a iterativně zdokonalování modelu založeného na hodnocení a zpětné vazbě uživatele. Začněte malým, soustředěným projektem a postupně rozšiřujte jeho schopnosti.
Hodně štěstí!