Telegram Group & Telegram Channel
Прикольный юзкейс видеомоделек. Оказывается, сгенерированные видео можно использовать для определения физических свойств объекта.

Ситуация такая:

У нас есть Gaussian Splatting какого-то нетвердого предмета. Мы хотим его потрогать (в VR, например), а для реализма добавить его, скажем так, колыхание. Значит, нужно как-то определить физические свойства этого предмета и включить его в физический движок.

Но вот незадача. Неизвестно сплаты чего у нас есть, и как они вели бы себя, будь они физическим объектом т.е. нужна его упругость, масса и пр. В случае классической 3D модельки, физические свойства предмета указываются вручную, а мы хотим все автоматизировать.

А парни из PhysDreamer нашли способ определить физические свойства и реалистично анимировать такие облака гауссиан.

Внимание... они анимируют по сути скриншот этого нечто (в данном случае цветка) с какого-то из ракурсов в SD Video, а затем, используя данные о том, как двигался этот цветочек в сгенерированном референс видео, определяют упругость материала в каждой его части (стебель, бутон, горшок) в виде градиента упругости (в статье это называют "material field"), см. картинки. Таким образом определяется на сколько должна колыхаться каждая гаусианка. Это позволяет ну очень реалистично анимировать случайное колебание целого объекта под внешним  воздействием.

Гауссовские сплаты легко натеренить. Но минус их в том, что как работать с ними не понятно (с нерфами, например, тоже нелегко работать, а тут вообще облака полупрозрачных точек). И вот потихоньку учимся. Мб скоро и 3D-моделирование канет в лету, как и рисование, потому что все можно сгенерить. 🙂

Еще раз. Качающийся цветок на видео — это анимация, а не реальная видеозапись.

Пейпер
Гитхаб

@ai_newz



group-telegram.com/ai_newz/2665
Create:
Last Update:

Прикольный юзкейс видеомоделек. Оказывается, сгенерированные видео можно использовать для определения физических свойств объекта.

Ситуация такая:

У нас есть Gaussian Splatting какого-то нетвердого предмета. Мы хотим его потрогать (в VR, например), а для реализма добавить его, скажем так, колыхание. Значит, нужно как-то определить физические свойства этого предмета и включить его в физический движок.

Но вот незадача. Неизвестно сплаты чего у нас есть, и как они вели бы себя, будь они физическим объектом т.е. нужна его упругость, масса и пр. В случае классической 3D модельки, физические свойства предмета указываются вручную, а мы хотим все автоматизировать.

А парни из PhysDreamer нашли способ определить физические свойства и реалистично анимировать такие облака гауссиан.

Внимание... они анимируют по сути скриншот этого нечто (в данном случае цветка) с какого-то из ракурсов в SD Video, а затем, используя данные о том, как двигался этот цветочек в сгенерированном референс видео, определяют упругость материала в каждой его части (стебель, бутон, горшок) в виде градиента упругости (в статье это называют "material field"), см. картинки. Таким образом определяется на сколько должна колыхаться каждая гаусианка. Это позволяет ну очень реалистично анимировать случайное колебание целого объекта под внешним  воздействием.

Гауссовские сплаты легко натеренить. Но минус их в том, что как работать с ними не понятно (с нерфами, например, тоже нелегко работать, а тут вообще облака полупрозрачных точек). И вот потихоньку учимся. Мб скоро и 3D-моделирование канет в лету, как и рисование, потому что все можно сгенерить. 🙂

Еще раз. Качающийся цветок на видео — это анимация, а не реальная видеозапись.

Пейпер
Гитхаб

@ai_newz

BY эйай ньюз







Share with your friend now:
group-telegram.com/ai_newz/2665

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Friday’s performance was part of a larger shift. For the week, the Dow, S&P 500 and Nasdaq fell 2%, 2.9%, and 3.5%, respectively. READ MORE The Dow Jones Industrial Average fell 230 points, or 0.7%. Meanwhile, the S&P 500 and the Nasdaq Composite dropped 1.3% and 2.2%, respectively. All three indexes began the day with gains before selling off. DFR Lab sent the image through Microsoft Azure's Face Verification program and found that it was "highly unlikely" that the person in the second photo was the same as the first woman. The fact-checker Logically AI also found the claim to be false. The woman, Olena Kurilo, was also captured in a video after the airstrike and shown to have the injuries. Markets continued to grapple with the economic and corporate earnings implications relating to the Russia-Ukraine conflict. “We have a ton of uncertainty right now,” said Stephanie Link, chief investment strategist and portfolio manager at Hightower Advisors. “We’re dealing with a war, we’re dealing with inflation. We don’t know what it means to earnings.”
from ar


Telegram эйай ньюз
FROM American