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/2669
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/2669

View MORE
Open in Telegram


Telegram | DID YOU KNOW?

Date: |

Now safely in France with his spouse and three of his children, Kliuchnikov scrolls through Telegram to learn about the devastation happening in his home country. The regulator said it had received information that messages containing stock tips and other investment advice with respect to selected listed companies are being widely circulated through websites and social media platforms such as Telegram, Facebook, WhatsApp and Instagram. This ability to mix the public and the private, as well as the ability to use bots to engage with users has proved to be problematic. In early 2021, a database selling phone numbers pulled from Facebook was selling numbers for $20 per lookup. Similarly, security researchers found a network of deepfake bots on the platform that were generating images of people submitted by users to create non-consensual imagery, some of which involved children. Two days after Russia invaded Ukraine, an account on the Telegram messaging platform posing as President Volodymyr Zelenskiy urged his armed forces to surrender.
from us


Telegram эйай ньюз
FROM American