Wie funktioniert Deep Learning
Die Animation ist schön, aber das Erstellen von bewegten Bildern ist unglaublich arbeitsintensiv. Die Bild- und Kunstabteilungen, die an dem Film gearbeitet haben Moana Allein in der Zahl waren fast 300 Personen beschäftigt, laut den Kreditlisten auf der IMBD. Ein von Princeton-Forschern entwickeltes neues Verfahren hat jedoch das Potenzial, einige Teile des Prozesses drastisch zu vereinfachen und faszinierende Ergebnisse zu erzielen.
Mit dem Tool können Benutzer grundsätzlich einen Teil eines statischen Bildes auswählen, das animiert werden soll, beispielsweise Regentropfen in einer Sturmszene oder Dampfpartikel, die sich durch einen Verbrennungsmotor bewegen.
Der Benutzer manipuliert dann diesen Teil seines Bildes, um anzugeben, wie schnell die Animation verschoben werden soll. An diesem Punkt übernimmt ein Algorithmus und extrapoliert seine Anweisungen auf alle anderen ähnlichen Objekte im Bild. Es hat das Potenzial, Animatoren viel Zeit zu sparen, und erleichtert es Amateuren außerdem, Dinge wie Filmabschnitte zu machen - Fotografien, bei denen ein einzelner Teil des Bildes animiert wird.
„Die Person gibt Hinweise darauf, welche Aspekte der Szene sie animieren möchte“, erklärt Co-Autor Adam Finkelstein in einer Stellungnahme. "Der Computer entfernt einen Großteil der Schwierigkeiten und Zeit, die erforderlich wären, um die Animation vollständig von Hand zu erstellen."
Es ist eine Technik, die schwieriger zu entwickeln war, als Sie denken. Maschinelles Lernen ist sehr gut, um Dinge auf Fotografien zu identifizieren, die an Naturgesetze gebunden sind und relativ einheitlich sind. Bilder, die von der menschlichen Hand gezeichnet werden, sind natürlich nicht konsistent: Jeder Mensch oder Künstler hat seinen eigenen Stil.
"Es gibt so viele verschiedene Zeichenstile", erklärt Nora Willett, eine Doktorandin in der Princeton-Abteilung für Informatik und die Hauptautorin der Zeitung. "Es sind einfach nicht genug Daten vorhanden, um eine Maschine so zu trainieren, dass sie jede einzelne fantastische Zeichnung erkennt."
Um dieses Hindernis zu überwinden, entwickelten die Forscher eine Schnittstelle, die die Zusammenarbeit zwischen Mensch und maschinellem Lernen vereinfacht. Sie begannen mit der Autodesk SketchBook Motion-App, mit der Animationen erstellt werden können. Die Benutzer müssen sie jedoch entweder manuell erstellen oder Dutzende von Ebenen mit einer anderen App wie Adobe Photoshop kompilieren.
Um ihre Benutzeroberfläche zu testen, stellte Willetts Team sechs Mitarbeiter mit unterschiedlichen Animationserfahrungen ein, von denen zwei gut genug waren, um ihre eigenen Animationen selbst zu erstellen. Sie präsentierten ihre neue Methode erst letzte Woche auf dem Symposium der Association for Computing Machinery über Benutzeroberflächen-Software und -Technologie.
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