Sistema de conversão inteligente de estático para dinâmico
A tecnologia Sketch-to-Film adotada pela plataforma é construída com base em uma estrutura de aprendizagem profunda e contém três camadas principais de tecnologia: primeiro, identifica a topologia espacial dos esboços por meio de Redes Neurais Convolucionais (CNNs), depois usa Redes Adversárias Gerativas Espaço-Temporais (ST-GANs) para prever uma trajetória de movimento razoável e, por fim, usa Renderizações Neurais (NR) para sintetizar os efeitos de luz e sombra de acordo com as leis da física. O sistema suporta várias formas de entrada, como esboços a lápis e desenhos de linhas digitais, e identifica automaticamente os principais elementos, como as articulações dos personagens e a perspectiva arquitetônica.
As aplicações no campo da educação provaram que os professores que desenham diagramas esquemáticos da divisão celular biológica podem gerar animações didáticas dinâmicas após o processamento pelo sistema, com uma taxa de acerto de 92%. O relatório de teste da Adobe aponta que, em comparação com o método tradicional de produção quadro a quadro, a tecnologia comprime o tempo de produção da animação de 40 horas/minuto para 15 minutos/minuto. A plataforma também oferece uma biblioteca de modelos de movimento para que os usuários possam aplicar diretamente padrões de movimento predefinidos, como "ciclo de caminhada" ou "simulação de fluido".
Essa resposta foi extraída do artigoOpenCreator: integração de vários modelos de IA para gerar vídeos criativosO
