Makale: Portre Eskizlerinde Stil ve Soyutlama

Bir insan yüzünü çizerken hem tarzı hem de soyutlamayı incelemek için veri odaklı bir yaklaşım kullanıyoruz. Çok sayıda sanatçının verilerini toplar ve analiz ederiz, bir referans fotoğrafından insan yüzünü çizer.

21 Temmuz 2013 

ACM SİGGRAPH 2013

Yazarlar

Itamar Berger (Disney Araştırma / Disiplinlerarası Center Herzliya)

Ariel Shamir (Disney Araştırma / Disiplinlerarası Merkez Herzliya)

Moshe Mahler (Disney Araştırması)

Elizabeth Carter (Disney Araştırma / Carnegie Mellon Üniversitesi)

Jessica Hodgins (Disney Araştırma / Carnegie Mellon Üniversitesi)

Portre Eskizinde Stil ve Soyutlama-Resim İnsan yüzünü çizerken hem stil hem de soyutlamayı incelemek için veri odaklı bir yaklaşım kullanıyoruz. Çok sayıda sanatçının verilerini toplar ve analiz ederiz, bir referans fotoğrafından insan yüzünü çizer. Eskizlerde farklı soyutlama seviyelerine ulaşmak için, dört buçuk dakikadan on beş saniyeye kadar azalan zaman sınırları uygulanmıştır. Verileri iki düzeyde analiz ettik: vuruş ve geometrik şekil. Her birinde, hem farklı sanatçıların tarzını hem de soyutlama sürecini yakalayan bir model yaratıyoruz. Bu modeller daha sonra portre eskiz sentezi uygulaması için kullanılır. Yeni bir yüz fotoğrafından başlayarak, çeşitli sanatsal stillerde ve farklı soyutlama seviyelerinde bir kroki sentezleyebiliriz.

Yayının PDF Linki

Japon animatörleri ne kadar kazanıyor?

Farklı ülkelerdeki animatörler ne kadar kazanıyor?

İşte Japonya'dan bazı bilgiler. Stüdyo Xebec'deki bir çalışan üç aylık çalışma için hazırlanan maaş çekini paylaştı. Stüdyoda kendisine 131.330 yen (1.103 $) aylık ödeme teklifinde bulunuldu. Teması için öngörülen şartlar, 130.000 yen (1.092 $) temel ücret ve seyahat masraflarını karşılamak için 3.970 yen (33 $) vergi indirimi olmak üzere ek bir 5.30000 yen (44.50 $) oldu.

İşin komik yanı, asıl çalışma saatlerinin “24 saat içinde olabildiğince” olarak tanımlanmasıydı. Çalışan aynı zamanda her ayın sonunda elle doldurulmuş bir zaman çizelgesini de vermek zorunda kaldı.

Bazı kamu iş ilanlarına göre durum, anime endüstrisi için yaygın gibi görünüyor. Animasyon stüdyosu ARMS, örneğin bir üretim asistanı için ayda 145.000 yen (1.150 $) ödeme yapan bir giriş seviyesi pozisyonu önerdi. İş, olası fazla mesai süresiyle haftanın altı günü 8,5 saatlik bir çalışma günü ima etti.

Japan Animation Creators Association (röportaj yapılan 759 animatör) tarafından yapılan bir çalışmada, animatörlerin 2013 yılında Japonya'da ortalama 3.3283 milyon yen (yaklaşık 27.689 ABD Doları) kazandığı belirtildi.

Kaynak: en.rocketnews24.com

Makale: Karakter Animasyonu için Kontrollerin Teget Uzay Optimizasyonu

Animasyondaki enterpolasyonların kontrolünü zaman içinde konumsal sınırlamalar ile animasyon kontrollerini yönlendiren eğrilerin teğetsel uzayındaki bir uzay-zaman optimizasyon problemi olarak formüle ediyoruz.

12 Temmuz 2019 

ACM Siggraph 2019

Yazarlar

Loic Ciccone (ETH Zürih)

Cengiz Öztireli (Disney Araştırması)

Robert W. Sumner (Disney Araştırması / ETH Zürih)

Özet

Animasyon karakterleri zaman içinde enterpolasyon yapan anahtar karelere dayanır. Çağdaş bir iş akışında, animatör ilk olarak bazı anahtar karelere kontroller yoluyla bir karakter kazandırmak için ileri ve geri kinematik kombinasyonlarını kullanır ve kontrolleri hassas ayar için süren animasyon eğrilerini ayarlar. Bu anahtar kare kontroller daha sonra animasyonu elde etmek için enterpolasyonludur. İleri kinematik sezgisel enterpolasyonlara yol açarken, konumsal kısıtlamalar uygulamak ve dolayısıyla örneğin temas noktaları belirlemek mümkün değildir. Ters kinematik, ana karelerdeki uzayda belirli noktaları sabitlemek için kullanılabilir, ancak alt enterpolasyonlara yol açabilir ve ana kare olmayan karelerdeki konumsal kısıtlamalara izin vermez. Bu sayfada, Bu problemleri, kontrol interpolasyonunu zaman içinde pozisyonel sınırlamalarla formüle ederek, kontrolleri yönlendiren animasyon eğrilerinin teğet uzayında bir uzay-zaman optimizasyon problemi olarak çözüyoruz. Metodumuz, (1) sanatçı tarafından düzenlenebilir animasyon eğrilerinin alanı içerisinde çalıştığı ve bu nedenle mevcut boru hatları ile sorunsuz bir şekilde bütünleştirildiği, (2) yeni anahtar kareler eklemeyen ve (3) zaman içindeki pozisyonların konumsal yörüngelerine izin veren anahtar özelliklere sahiptir. , ters kinematik genişletme. Tekniğin pratikteki kullanımını çeşitli örnekler ve kullanım durumları ile ortaya koyuyoruz. ve (3) zaman içinde konumsal yörüngelere, ters kinematiği uzatarak izin verir. Tekniğin pratikteki kullanımını çeşitli örnekler ve kullanım durumları ile ortaya koyuyoruz. ve (3) zaman içinde konumsal yörüngelere, ters kinematiği genişletmeye izin verir. Tekniğin pratikteki kullanımını çeşitli örnekler ve kullanım durumları ile ortaya koyuyoruz.

Yayının PDF linki

Derin Öğrenme Poz Tahmin Aracı

Nekki , yeni derin öğrenmeye dayalı aracı tanıtan Cascadeur'un ikinci teaser'ını paylaştı.

Yeni 80 saniyelik video, benzersiz “Derin Öğrenme Poz Tahmin Aracı” nın ilk testlerini gösteriyor. Temel olarak, video, animasyon düzenleme süreciyle uğraşırken derin öğrenme araçlarının sağlayabileceği olasılıklara bir bakış açısı sağlar. Nekki, Cascadeur'daki karakter animasyonu iş akışının diğer birçok yönü için derin öğrenme algoritmaları kullanmayı planlıyor.

Ekip, “Poz tahmin aracımız hala erken alfa aşamasında ve şu ana kadar sadece standart karakter teçhizatıyla (Cascadeur beta sürümünde dahil) çalışıyor” dedi. “Yine de, zaten deneme amaçlı olarak tüm beta testçilerimiz için kullanıma sunmaya karar verdik.”

Kayıtlı Cascadeur beta test cihazlarının önümüzdeki birkaç gün içinde alfa poz tahminini içeren güncellenmiş beta sürümünü otomatik olarak alacağını lütfen unutmayın. Cascadeur'un kapalı beta sürümüne kaydolmak istiyorsanız, bunu cascadeur.com adresinde yapın .

Sistine Tavanını VR

Fotogrametri Tekniği ile Michelangelo'nun Sistine Tavanını VR ortamında Hayata Geçiyor.

Tarihi bir başyapıtın özenle hazırlanmış bir rekreasyonuna adım atın.

1508'de Michelangelo di Lodovico Buonarroti Ticaret yapan bir heykeltıraş olan Simoni, Papa II. Papa tarafından, yeni Papaların seçildiği kutsal Vatikan Şehri'nde bulunan efsanevi Sistine Şapeli'nin tavanını boyamak için kendi iradesine karşı zorlandı. Böylesine göz korkutucu bir görevi üstlenme konusundaki tereddütüne rağmen - Michelangelo bir fırçayla değil, bir keskiyle yaşadı - isteksiz bir sanatçı, bugün Yüksek Rönesans sanatının temel taşlarından biri olarak kabul edilen şeyin resmini çizdi. 

1508-1512 yılları arasında, Michelangelo, Dünyanın İncil'den başlayarak Eski Ahit'ten birkaç sahne gösteren Sistine Şapeli'nin 6.000 metrekaresi boyunca 300 bireysel figür çizdi. Şimdi, Epic Games'in Lider Teknik Animatoru ve kendi ilan ettiği Michelangelo hayranı Christopher Evans, ikonik heykeltraş, ressam, mimar ve şairin hayranları özenle hazırlanmış bir rekreasyona adım atma şansına sahip oldu. Unreal Engine ve Valve Index VR desteklenen tarihi sanat eserleri.

Özel olarak SIGGRAPH 2019'un Immersive Pavilion için geliştirilen Il Divino: Michelangelo'nun VR'daki Sistine Tavanı , katılımcılara, 100 tıklanabilir konum ve bir saatlik uzun süreli rehberli ses turu ile tamamlanan, Sistine Şapeli'nin hayata yakın bir VR sunumu yapma şansı sunuyor. Unreal Engine'de 15 yıllık yüksek çözünürlüklü tarama ve fotoğraflardan oluşan 90 adet 4K harita kullanarak bir araya getirilmiş, her bir sanat eserinde inanılmaz miktarda ayrıntı bulunuyor.

Deneyim kendim için denendiğinde, aslında her bir fırça darbesi ve dakikadaki kusurları görebiliyordum. Bu açıklık seviyesi, büyük ölçüde şaşırtıcı derecede net görseller ve cömert bir görüş alanı sağlayan Valve Endeksine bağlıydı.

Michelangelo'nun usta çalışmalarında huşu içinde durmak için inanılmaz bir dürtü rağmen, Il Divino , çok etkileşimli bir deneyimdir. Çevrede gezinmek ve onlarla etkileşimde bulunmak için tek bir Vive çubuğu kullanarak, seçiliyken Evans'ın o belirli sanat eserini kapsayan bir rehberli ses turunu tetikleyen 100 tıklanabilir konuma göz atabiliyordum.

Daha yüksek çalışmaların bazılarına daha yakından bakmak için, Vatikan koruyucusunun mobil aksiyon platformunu görmek için, sizi aksiyonun daha iyi görülebilmesi için tavana yükseltir; daha oldschool yaklaşımı için, Michelangelo'nun orijinal ahşap iskelesi de var. 

Fotogrametri teknolojisi söz konusu olduğunda, gökyüzü eğitim ve korunma açısından sınırı belirler. Gerçek dünyadaki yerlerin fotogerçekçi 3B yorumlamalarını kalıcı olarak yakalama ve saklama yeteneği, gelecek nesillerin kendilerini insanlığın en önemli başarılarından bazılarına çekebilmelerini sağlayacaktır. Il Divino , fotogerçekçi VR'nin sadece mümkün değil, zaten burada olduğunun kanıtıdır.

Il Divino: Michelangelo'nun VR'daki Sistine Tavanı , şimdi 1 Ağustos'a kadar SIGGRAPH'ın Kaliforniya'daki Los Angeles'taki Sürükleyici Pavyonu'nda gösterime hazır. Bu yıl daha sonra SteamVR aracılığıyla bir eğitim kaynağı olarak deneyim ücretsiz olarak yayınlanacak.

http://www.sistinevr.com/

Disney'in Yeni VR Filmi : A Kite’s Tale

Disney'in elle çizilmiş VR filmi, iki olası arkadaşın sevimli bir hikayesi.

Klasik elle çizilmiş animasyonun ve sanal gerçekliğin en son yeniliklerinin birleşimi, bize yönetmen Bruce Wright'ın Walt Disney Animation Studios'tan “uçurtma hikayesi” ni getiriyor. SIGGRAPH 2019 katılımcıları, hafta boyunca, ünlü VR Tiyatrosu'ndaki bu Disney Short Circuit üretiminin özel galasını deneyimleme şansına sahip oldular .

Film iki uçurtmanın hikayesini anlatıyor: eğlenceli bir köpek yavrusu ve görkemli bir ejderha. Uçurtmalar çatışır, karışır ve nihayetinde, klasik ve modern teknolojiyi birleştiren bu keyifli deneyimde, kaderin rüzgârlarına maruz kalanlar birbirleriyle yaşamayı öğrenmelidir.

Wright, “Bir uçurtmanın masalının” SIGGRAPH 2019'daki VR Tiyatrosu'nda gösterime girmesinden dolayı heyecan duyuyorum ”dedi. “Sanal gerçeklik bizi yeni hikaye dünyalarına getirme ve izleyicinin kalplerine daha önce hiç hayal edilmeyen şekillerde dokunma yeteneğine sahip. Bu ortamın geleceğini şekillendiren yenilikçiler ve sanatçılar için SIGGRAPH'taki filmimizi sergilemek bir onurdur. ”

Disney ilk kez SIGGRAPH'ta kısa bir film göstermedi. Stüdyolar ilk VR kısa olan “Cycles”, geçen yaz SIGGRAPH 2018'de gösterime girdi ve her iki film de Disney'in yenilikçi Kısa Devre programını başlatmasından bu yana yaratılan 20 kısa filmin bir parçası. Kısa Devre, stüdyodaki herkesin kör bir gönderime katılması ve kısa film fikirlerini yönlendirmek için bir fırsat olarak seçilmesi için bir şanstır.

Aşağıdaki özel röportajda Bruce ve Disney ile görüşün!

SIGGRAPH 2019

Single Image Portrait Relighting

UC San Diego ve Google'dan bir grup araştırmacı ve mühendis, verilen herhangi bir çevre haritasına göre portreleri “yeniden işleyebilen” bir sinir ağı kurdu. Ekip, sistemlerinde herhangi bir fotoğrafı çekebileceğini ve aydınlatmayı yön değiştirerek ayarlayabildiğini belirtiyor. sıcaklık, ışığın kalitesi ve daha fazlasını ayarlanabileceği belirtiliyor

Çevre Grafiği (Reflection Map / Environment Map): Bilgisayar grafiklerinde, çevre haritalama veya yansıma haritalama, yansıtıcı bir yüzeyin görüntüsünü önceden hesaplanmış bir doku görüntüsü ile yaklaştırmak için etkili bir görüntü tabanlı aydınlatma tekniğidir.


Araştırma grubundan Yun-Ta Tsai nin açıklaması şu şekilde;

Aydınlatma, konunun özünü ve derinliğini portre fotoğrafında aktarmada merkezi bir rol oynar. Profesyonel fotoğrafçılar, fotoğrafçılarının öznelerinin görünümünü değiştirmek için stüdyolarındaki aydınlatmayı dikkatle kontrol ederken, tüketici fotoğrafçıları genellikle ortamlarının aydınlatılmasıyla sınırlıdır. Önceki çalışmalar bir görüntünün yeniden kazanılması için teknikleri araştırmış olsa da, faydaları genellikle özel donanımın gereklilikleri, kontrollü ya da bilinen aydınlatmalar altında öznenin birden fazla görüntüsü veya doğru geometri ve yansıtma modelleri nedeniyle sınırlıdır. Bu amaçla, portre yeniden boyutlandırma için bir sistem sunuyoruz: 

standart bir cep telefonu kamerasıyla çekilmiş bir portrenin sınırsız bir ortamda tek bir RGB görüntüsünü girdi olarak alan bir sinir ağı, ve bu görüntüden, sağlanan herhangi bir çevre haritasına göre aydınlatılmış gibi, o konunun kalıcı bir görüntüsünü oluşturur. Metodumuz, yoğun olarak örneklenmiş bir ışık küresinden oluşan kontrollü bir ışık kademesi kurulumunda farklı yönelimli ışık kaynakları altında toplanan 18 kişilik küçük bir veri tabanı üzerinde eğitilmiştir. Önerilen tekniğimiz, önceki çalışmalara göre veri setimizin onaylama setinde niceliksel olarak üstün sonuçlar üretiyor ve yüzlerce gerçek cep telefonu portresinin veri setinde ikna edici niteliksel yeniden değerlendirme sonuçları üretiyor. Tekniğimiz sadece 160 milisaniyede bir 640 × 640 görüntü üretebildiğinden, gelecekte etkileşimli kullanıcının karşılaştığı fotoğrafik uygulamalar sağlayabilir. Metodumuz, yoğun olarak örneklenmiş bir ışık küresinden oluşan kontrollü bir ışık kademesi kurulumunda farklı yönelimli ışık kaynakları altında toplanan 18 kişilik küçük bir veri tabanı üzerinde eğitilmiştir. Önerilen tekniğimiz, önceki çalışmalara göre veri setimizin onaylama setinde niceliksel olarak üstün sonuçlar üretiyor ve yüzlerce gerçek cep telefonu portresinin veri setinde ikna edici niteliksel yeniden değerlendirme sonuçları üretiyor. Tekniğimiz sadece 160 milisaniyede bir 640 × 640 görüntü üretebildiğinden, gelecekte etkileşimli kullanıcının karşılaştığı fotoğrafik uygulamalar sağlayabilir. Metodumuz, yoğun olarak örneklenmiş bir ışık küresinden oluşan kontrollü bir ışık kademesi kurulumunda farklı yönelimli ışık kaynakları altında toplanan 18 kişilik küçük bir veri tabanı üzerinde eğitilmiştir. Önerilen tekniğimiz, önceki çalışmalara göre veri setimizin onaylama setinde niceliksel olarak üstün sonuçlar üretiyor ve yüzlerce gerçek cep telefonu portresinin veri setinde ikna edici niteliksel yeniden değerlendirme sonuçları üretiyor. Tekniğimiz sadece 160 milisaniyede bir 640 × 640 görüntü üretebildiğinden, gelecekte etkileşimli kullanıcının karşılaştığı fotoğrafik uygulamalar sağlayabilir. Doğrulama önceki çalışmalara göre belirlenir ve yüzlerce gerçek cep telefonu portresinin veri setinde ikna edici niteliksel yeniden değerlendirme sonuçları üretir. Tekniğimiz sadece 160 milisaniyede bir 640 × 640 görüntü üretebildiğinden, gelecekte etkileşimli kullanıcının karşılaştığı fotoğrafik uygulamalar sağlayabilir. Doğrulama önceki çalışmalara göre belirlenir ve yüzlerce gerçek cep telefonu portresinin veri setinde ikna edici niteliksel yeniden değerlendirme sonuçları üretir. Tekniğimiz sadece 160 milisaniyede bir 640 × 640 görüntü üretebildiğinden, gelecekte etkileşimli kullanıcının karşılaştığı fotoğrafik uygulamalar sağlayabilir.

https://arxiv.org/pdf/1905.00824.pdf