Intelligentes Umwandlungssystem von statisch zu dynamisch
Die von der Plattform eingesetzte Sketch-to-Film-Technologie basiert auf einem Deep-Learning-Framework und umfasst drei Kerntechnologien: Zunächst wird die räumliche Topologie von Skizzen mithilfe von Convolutional Neural Networks (CNNs) identifiziert, dann werden Spatio-Temporal Generative Adversarial Networks (ST-GANs) verwendet, um eine angemessene Bewegungsbahn vorherzusagen, und schließlich werden mithilfe von Neural Renders (NR) die Licht- und Schatteneffekte in Übereinstimmung mit den Gesetzen der Physik synthetisiert. Das System unterstützt verschiedene Eingabeformen wie Bleistiftskizzen und digitale Strichzeichnungen und identifiziert automatisch Schlüsselelemente wie Charaktergelenke und architektonische Perspektive.
Anwendungen im Bildungsbereich haben bewiesen, dass Lehrer, die schematische Diagramme der biologischen Zellteilung zeichnen, nach der Verarbeitung durch das System dynamische Lehranimationen mit einer Korrekturrate von 92% erzeugen können. Der Testbericht von Adobe weist darauf hin, dass die Technologie im Vergleich zur herkömmlichen Frame-by-Frame-Produktionsmethode die Produktionszeit für Animationen von 40 Stunden/Minute auf 15 Minuten/Minute verkürzt. Die Plattform bietet auch eine Bibliothek mit Bewegungsvorlagen, so dass die Benutzer voreingestellte Bewegungsmuster wie den "Gehzyklus" oder die "Flüssigkeitssimulation" direkt anwenden können.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelOpenCreator: Integration mehrerer KI-Modelle zur Erstellung kreativer VideosDie
