REC

Tipy na natáčení videa, produkci, střih videa a údržbu zařízení.

 WTVID >> česká videa >  >> video >> Video nápady

Jak vytvořit animovanou matnou pomoc ML

Vytvoření nástroje „Animate Matte Assist ML“, což znamená nástroj pro strojové učení, který pomáhá s vytvářením animací Mattes (alfa kanály nebo masky), je složitý projekt. Vyžaduje významné odborné znalosti v oblasti strojového učení, počítačového vidění a animačních pracovních postupů. Zde je rozdělení souvisejících kroků spolu s úvahami a potenciálními nástroji:

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!

  1. AI ve filmech:Nástroj nebo hrozba?

  2. Vysoký úhel – tipy na 30denní fotografickou výzvu

  3. Jak strukturovat realitu svého dokumentu

  4. Jak vytvořit působivé světelné graffiti

  5. 8 úchvatných příkladů pohádkové fotografie (vytvořte nějaké kouzlo!)

  6. Tip na psaní – Jak přimět arabská slova, aby dobře kreslila

  7. Fotografické vybavení pro snímky s dlouhou expozicí:Co opravdu potřebujete

  8. Dva skvělé způsoby přenosu fotografií na dřevo

  9. Jak střílet fantastické světelné stopy

  1. 7 chytrých triků ostřílení pisaři přísahají na

  2. 9 nejlepších technik pro fotografování úžasné kávy

  3. Jak vytvořit skvělou fotografii s rozbitým sklem

  4. Jak používat popředí, střed a pozadí ve fotografii

  5. Jak se ve svých videích trefit do té správné noty pomocí hudby pro autory

  6. Jak napsat perfektní vysvětlující video skript

  7. 16 tipů pro vytváření fotografií s dvojitou expozicí

  8. 10 způsobů, jak vytvořit vítěznou animaci na tabuli

  9. Jak být kreativní s fotografií Fairy Light

Video nápady