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Comment créer une assistance mate animée ML

La création d'un outil «Animate Mat Assist ML», ce qui signifie un outil alimenté par l'apprentissage automatique pour aider à créer des mattes d'animation (canaux alpha ou masques), est un projet complexe. Cela nécessite une expertise significative en matière d'apprentissage automatique, de vision par ordinateur et de workflows d'animation. Voici une ventilation des étapes impliquées, ainsi que des considérations et des outils potentiels:

1. Comprendre le problème et définir les exigences:

* Quel type d'animation Mattes ciblez-vous? Rotoscope Mattes (pour l'animation dessinée à la main), Mattes pour des images d'action en direct avec des éléments animés, des mattes de suivi d'objets, etc. Chaque type a des défis différents.

* Quelles sont les principales caractéristiques des objets en mousse? Couleur, texture, bords, motifs de mouvement, variations de pose (si les humanoïdes ou les animaux), etc. Plus vous en savez sur les objets, plus il est facile de former le modèle.

* Quel niveau de précision est requis? La perfection est difficile à réaliser. Un outil utile peut réduire la quantité de nettoyage manuel nécessaire, même si elle n'automatise pas l'intégralité du processus.

* quel est le logiciel cible? After Effects, Nuke, Blender, etc. Cela influencera le format de sortie (séquences d'image, canaux alpha, séquences pré-clés) et méthodes d'intégration potentielles.

* Quelles sont les contraintes de performance? Le traitement en temps réel est idéal mais souvent difficile. Le traitement hors ligne peut être acceptable.

2. Collecte et préparation des données:

* Rassemblez un grand ensemble de données: C'est l'étape la plus critique. Vous avez besoin d'une vaste bibliothèque d'images et de vidéos avec des mattes de vérité au sol précis. Ces données seront utilisées pour former votre modèle d'apprentissage automatique.

* ensembles de données existants: Recherchez des ensembles de données pertinents. Certaines options (bien que nécessitant probablement l'adaptation et l'augmentation) comprennent:

* Coco: Objets communs en contexte (détection d'objets, segmentation)

* YouTube-Vos: Segmentation des objets vidéo

* davis: Segmentation vidéo d'annotation dense

* Adobe Stock: Peut avoir des images adaptées à la création d'ensembles de données personnalisés.

* Données synthétiques: Envisagez de générer des données synthétiques, surtout si les données du monde réel sont rares. Cela implique de créer des animations réalistes et de les rendre avec des mattes parfaits. Des outils comme Blender peuvent être utilisés pour cela.

* Augmentation des données: Développez votre ensemble de données en appliquant des transformations aux images et vidéos existantes:rotations, échelle, ajustements des couleurs, bruit, etc.

* Annotation: Étiquetez avec précision les objets d'intérêt dans vos données. Cela implique généralement de créer des mattes précis autour de chaque objet dans chaque trame (ou un sous-ensemble représentatif de cadres).

* Outils d'annotation: Utilisez des outils d'annotation spécialisés:

* Labelbox: Une plate-forme populaire pour étiqueter les données.

* annotateur d'image VGG (via): Open source et polyvalent.

* CVAT (outil d'annotation de la vision par ordinateur): Open-source et puissant, en particulier pour les tâches de vision par ordinateur.

* Outils d'annotation personnalisés: Vous devrez peut-être créer un outil d'annotation personnalisé adapté à vos besoins spécifiques. Cela peut impliquer des scripts dans votre logiciel d'animation cible (par exemple, script After Effects).

* Nettoyage des données et prétraitement:

* Supprimez des données bruyantes ou mal annotées.

* Redimensionner les images et les vidéos à une taille cohérente.

* Normalisez les valeurs de pixels à une plage de 0-1.

* Convertissez les données en un format adapté à votre cadre d'apprentissage automatique choisi (par exemple, des tableaux Numpy, des ensembles de données TensorFlow).

3. Choisir un modèle d'apprentissage automatique:

* Segmentation sémantique: La tâche principale consiste à classer chaque pixel comme appartenant à l'objet ou à l'arrière-plan. Cela nécessite un modèle de segmentation sémantique.

* U-net: Une architecture populaire pour la segmentation de l'image, connue pour son efficacité même avec des données limitées. Des variations comme U-Net ++ ou l'attention U-Net peuvent améliorer les performances.

* masque r-cnn: Une extension de R-CNN plus rapide, qui effectue une détection d'objets * et * segmentation. Utile si vous devez détecter plusieurs objets et créer des mattes pour chacun.

* deepLabv3 +: Une autre puissante architecture de segmentation sémantique qui utilise des convolutions atroviaires pour capturer des informations à plusieurs échelles.

* hrnet (réseau haute résolution): Conçu pour maintenir des représentations à haute résolution dans tout le réseau, ce qui peut être bénéfique pour la segmentation à grain fin.

* cohérence temporelle: L'animation est une séquence temporelle. Les modèles qui considèrent les informations temporelles sont essentiels pour les mattes lisses et sans scintillement.

* Réseaux de neurones récurrents (RNNS) / LSTMS: Peut être utilisé pour incorporer des informations des trames précédentes.

* Réseaux de neurones convolutionnels 3D (3D CNNS): Traitez la vidéo directement sous forme de volume 3D, capturant des informations spatiales et temporelles. Ils sont coûteux en calcul.

* flux optique: Utilisez le débit optique pour suivre le mouvement des objets entre les cadres et affiner le mat. Implémentez les techniques d'estimation du débit optique ou utilisez des modèles d'écoulement optique pré-formés.

* Modèles basés sur les transformateurs: Les modèles de transformateurs ont montré des résultats prometteurs dans les tâches de compréhension et de segmentation vidéo. Ils peuvent capturer des dépendances à longue portée dans la séquence vidéo.

* Considérons l'apprentissage du transfert: Commencez par un modèle pré-formé (par exemple, sur ImageNet ou Coco) et affinez-le sur vos données d'animation. Cela peut réduire considérablement le temps de formation et améliorer les performances.

4. Formation du modèle:

* Choisissez un cadre d'apprentissage automatique:

* tensorflow: Un cadre puissant et largement utilisé.

* pytorch: Une autre option populaire, connue pour sa flexibilité et sa facilité d'utilisation.

* Définissez une fonction de perte: La fonction de perte mesure la différence entre les prédictions du modèle et les mattes de vérité au sol. Les fonctions de perte courantes pour la segmentation comprennent:

* entropie croisée binaire: Convient à la segmentation binaire (objet vs arrière-plan).

* Perte de dés: Mesure le chevauchement entre le Matte prévu et le Mat Truth Matte. Souvent préféré à l'entropie croisée pour la segmentation.

* iou (intersection sur l'union) Perte: Optimise directement la métrique IOU.

* Sélectionnez un optimiseur: Des algorithmes comme Adam ou SGD sont utilisés pour mettre à jour les poids du modèle pendant la formation pour minimiser la fonction de perte.

* Boucle de formation: Itérer dans les données de formation, alimenter les données au modèle, calculer la perte et mettre à jour les poids du modèle.

* validation: Utilisez un ensemble de données de validation séparé pour surveiller les performances du modèle pendant la formation et empêcher le sur-ajustement.

* Tunage hyperparamètre: Expérimentez avec différentes architectures de modèle, fonctions de perte, optimisateurs et taux d'apprentissage pour trouver la meilleure combinaison pour vos données. Utilisez des techniques comme la recherche de grille ou la recherche aléatoire.

* Surveillance et journalisation: Suivez les mesures comme la perte, la précision, l'IOU et le coefficient de dés pendant la formation. Utilisez des outils tels que Tensorboard ou poids et biais pour visualiser le processus de formation.

5. Implémentation et intégration:

* Inférence: Une fois le modèle formé, vous pouvez l'utiliser pour générer des mattes pour de nouvelles séquences d'animation.

* post-traitement: La sortie brute du modèle peut nécessiter le post-traitement pour améliorer la qualité des Mattes:

* Filtrage médian: Réduisez le bruit et les bords lisses.

* Opérations morphologiques: L'érosion et la dilatation peuvent être utilisées pour affiner le mat.

* Plume / flou: Adoucir les bords du mat pour un look plus naturel.

* lissage temporel: Appliquez un filtre de lissage à travers les cadres pour réduire le scintillement. Un filtre de Kalman pourrait être pris en considération.

* Intégration avec le logiciel d'animation:

* script: Écrivez des scripts (par exemple, dans Python) qui utilisent le modèle formé pour traiter les images ou la vidéo et générer des mattes directement dans le logiciel d'animation (par exemple, en utilisant des scripts After Effects ou une API Python de Nuke).

* Développement du plugin: Créez un plugin personnalisé pour le logiciel d'animation qui intègre le modèle d'apprentissage automatique. Cela nécessite des compétences de développement plus avancées.

* outil de ligne de commande: Développez un outil de ligne de commande autonome qui peut traiter des images ou des vidéos et sortir des mattes dans un format approprié. Le logiciel d'animation peut alors importer ces mattes.

* Interface utilisateur: Si vous prévoyez de libérer votre outil au public, assurez-vous de créer une interface utilisateur pour cela.

6. Évaluation et raffinement:

* Évaluez les performances: Évaluez soigneusement les performances de votre outil sur un ensemble diversifié de séquences d'animation. Mesurez les mesures comme la précision, la précision, le rappel, l'IOU et le coefficient de dés.

* Commentaires de l'utilisateur: Obtenez des commentaires des animateurs et des artistes qui utiliseront l'outil. Cette rétroaction est inestimable pour identifier les domaines à améliorer.

* développement itératif: Affinez en continu le modèle et l'outil en fonction des résultats d'évaluation et des commentaires des utilisateurs.

Outils et technologies:

* Langages de programmation: Python

* Frameworks d'apprentissage automatique: Tensorflow, pytorch

* Bibliothèques de vision informatique: Opencv, scikit-image

* plates-formes cloud: Google Cloud AI Platform, AWS Sagemaker, Azure Machine Learning (pour la formation et le déploiement)

* Outils d'annotation: Labelbox, annotateur d'image VGG (via), CVAT

* logiciel d'animation: After Effects, Nuke, Blender (pour les tests et l'intégration)

* stockage de données: Stockage cloud (Google Cloud Storage, AWS S3, Azure Blob Storage)

défis:

* Acquisition et annotation des données: Rassembler et annoter un grand ensemble de données de haute qualité est long et coûteux.

* cohérence temporelle: Il est difficile de s'assurer que les mattes générés sont cohérents au fil du temps.

* Généralisation: Le modèle peut ne pas se généraliser bien aux nouveaux styles d'animation ou types d'objets.

* Ressources de calcul: La formation des modèles d'apprentissage en profondeur nécessite des ressources informatiques importantes (GPU ou TPU).

* Cas de bord: La gestion des scènes complexes, des occlusions et des mouvements rapides peut être difficile.

* Complexité d'intégration: Intégrer une telle solution dans les flux de travail existants.

en résumé:

La création d'un outil "Animate Matte Assist ML" est un projet difficile mais potentiellement enrichissant. Cela nécessite une forte compréhension de l'apprentissage automatique, de la vision par ordinateur et des flux de travail d'animation. Concentrez-vous sur la collecte d'un ensemble de données de haute qualité, en choisissant une architecture de modèle appropriée et en affinant de manière itérative le modèle en fonction de l'évaluation et des commentaires des utilisateurs. Commencez par un petit projet ciblé et élargissez progressivement ses capacités.

Bonne chance!

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