الرسوم المتحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي

 

تشير الرسوم المتحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي إلى استخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) لإنشاء محتوى متحرك أو معالجته أو تحسينه. يمكن استخدام هذه التقنية في تطبيقات مختلفة ، مثل الأفلام وألعاب الفيديو والإعلانات ووسائل التواصل الاجتماعي.

هناك أنواع مختلفة من تقنيات الرسوم المتحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي ، بما في ذلك:

شبكات الخصومة التوليدية (GANs): شبكات GAN هي نوع من خوارزمية التعلم العميق التي يمكنها إنشاء صور أو رسوم متحركة جديدة من خلال التعلم من تلك الموجودة.

التقاط الحركة: يتضمن التقاط الحركة التقاط حركات الممثلين الواقعيين واستخدام تلك البيانات لتحريك الشخصيات الرقمية.

نقل النمط العصبي: نقل النمط العصبي هو تقنية تستخدم الشبكات العصبية العميقة لنقل نمط صورة إلى أخرى. يمكن استخدامه لإنشاء أنماط جديدة للرسوم المتحركة.

التعلم المعزز: يتضمن التعلم المعزز تدريب وكيل الذكاء الاصطناعي لأداء مهمة من خلال التجربة والخطأ. يمكن استخدام هذه التقنية لتدريب الشخصيات في الألعاب أو الرسوم المتحركة لأداء إجراءات محددة.

معالجة الصور والفيديو: يمكن استخدام تقنيات معالجة الصور والفيديو التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لتحسين جودة الرسوم المتحركة وتحسينها ، مثل زيادة الدقة أو إزالة الضوضاء.

أصبحت الرسوم المتحركة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي شائعة بشكل متزايد في صناعة الترفيه ، حيث يمكنها تقليل الوقت والتكلفة بشكل كبير في إنتاج محتوى رسوم متحركة عالي الجودة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن يؤدي أيضًا إلى أنماط رسوم متحركة جديدة ومبتكرة كان من الصعب أو المستحيل تحقيقها في السابق باستخدام تقنيات الرسوم المتحركة التقليدية.

DeepMotion: إحداث ثورة في التقاط الحركة والرسوم المتحركة

في السنوات الأخيرة ، شهد مجال التقاط الحركة والرسوم المتحركة تطورات هائلة بفضل ظهور تقنيات التعلم العميق. أحد هذه الابتكارات هو DeepMotion ، وهي مجموعة من الأدوات التي تعمل بالذكاء الاصطناعي لإنشاء رسوم متحركة واقعية ومعبرة.

تتضمن مجموعة أدوات DeepMotion Animate 3D ، وهي عبارة عن منصة لالتقاط الحركة والرسوم المتحركة قائمة على السحابة تستفيد من التعلم الآلي لتوفير بيانات التقاط الحركة عالية الجودة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن استخدام برنامج DeepMotion المدعوم بالذكاء الاصطناعي لإنشاء رسوم متحركة واقعية للوجه ، ومحاكاة التفاعلات القائمة على الفيزياء ، وحتى إنشاء صور مزيفة عميقة.

البرنامج التعليمي DeepMotion

إذا كنت جديدًا على DeepMotion وتبحث عن برنامج تعليمي ، فإن الشركة توفر العديد من الموارد على موقعها على الإنترنت. يوفر دليل Animate 3D Quickstart الخاص بهم إرشادات خطوة بخطوة لالتقاط واستيراد بيانات الحركة إلى برامج الرسوم المتحركة ثلاثية الأبعاد الشائعة مثل Blender و Unreal Engine. هناك أيضًا برامج تعليمية متاحة لإنشاء رسوم متحركة واقعية للوجه واستخدام أدوات المحاكاة القائمة على الفيزياء في DeepMotion.

DeepMotion AI

في قلب تقنية DeepMotion هي خوارزميات الذكاء الاصطناعي. يتم تدريب نماذج التعلم الآلي للشركة على كميات هائلة من بيانات التقاط الحركة ، مما يسمح لها بالتنبؤ بدقة وتوليد حركات واقعية. تحتوي هذه التقنية على مجموعة واسعة من التطبيقات ، من إنشاء شخصيات نابضة بالحياة في ألعاب الفيديو والأفلام إلى تدريب الروبوتات لأداء المهام المعقدة.

مراجعة DeepMotion

بشكل عام ، تلقى DeepMotion مراجعات إيجابية من المستخدمين الذين يثنون على سهولة استخدام النظام الأساسي والقدرة على إنشاء رسوم متحركة واقعية بسرعة. يقدر العديد من المستخدمين طبيعة النظام الأساسي القائمة على السحابة ، والتي تتيح لهم الوصول إلى الأدوات من أي مكان متصل بالإنترنت.

خلاط ديب موشن

بالنسبة لمستخدمي Blender ، برنامج الرسوم المتحركة والنمذجة ثلاثية الأبعاد الشهير ، يقدم DeepMotion مكونًا إضافيًا يسمح بالتكامل السلس مع Animate 3D. يتيح ذلك لمستخدمي Blender استيراد بيانات التقاط الحركة بسهولة إلى مشاريعهم والاستفادة من أدوات الرسوم المتحركة التي تعمل بالذكاء الاصطناعي في DeepMotion.

محرك ديب موشن غير واقعي

وبالمثل ، يقدم DeepMotion مكونًا إضافيًا لـ Unreal Engine ، وهو محرك ألعاب شائع يستخدمه العديد من المطورين. يسمح هذا التكامل بالتقاط الحركة في الوقت الفعلي والرسوم المتحركة داخل بيئة Unreal Engine ، مما يبسط سير عمل الرسوم المتحركة لمطوري الألعاب.

DeepMotion Deepfake

أحد الاستخدامات الأكثر إثارة للجدل لتقنية DeepMotion هو قدرتها على إنشاء مقاطع فيديو مزيفة أو مقاطع فيديو واقعية للغاية ولكنها مزيفة. في حين أن هذه التكنولوجيا لديها القدرة على استخدامها لأغراض شائنة ، يعتقد الرئيس التنفيذي لشركة DeepMotion كيفن هي أنه يمكن أيضًا استخدام التكنولوجيا للتطبيقات الإيجابية ، مثل إنشاء مساعدين افتراضيين أكثر واقعية أو تحسين إمكانية الوصول للأشخاص ذوي الإعاقة.

التقاط الحركة العميقة

تستخدم تقنية التقاط الحركة في DeepMotion خوارزميات رؤية الكمبيوتر المتقدمة لتتبع والتقاط الحركات البشرية. يمكن استخدام البيانات الناتجة لإنشاء رسوم متحركة نابضة بالحياة لألعاب الفيديو والأفلام والوسائط الرقمية الأخرى.

كيفية استخدام DeepMotion و Unreal Engine

لاستخدام DeepMotion مع Unreal Engine، يمكن للمستخدمين تنزيل المكون الإضافي DeepMotion من Unreal Engine Marketplace. بمجرد التثبيت ، يمكن للمستخدمين التقاط بيانات الحركة باستخدام منصة DeepMotion's Animate 3D واستيرادها مباشرة إلى Unreal Engine لاستخدامها في مشاريعهم.

DeepMotion Animate 3D to Blender

لاستخدام منصة Animate 3D من DeepMotion مع Blender ، يمكن للمستخدمين تنزيل المكون الإضافي DeepMotion Blender من موقع الشركة على الويب. يسمح المكون الإضافي للمستخدمين باستيراد بيانات التقاط الحركة من Animate 3D مباشرة إلى Blender ، مما يسمح بالتكامل السلس بين النظامين الأساسيين.

التقاط الفيديو

التقاط حركة الفيديو هي عملية تسجيل حركة الإنسان باستخدام كاميرات الفيديو وخوارزميات الرؤية الحاسوبية. تُستخدم هذه التقنية في مجموعة متنوعة من الصناعات ، بما في ذلك ألعاب الأفلام والفيديو ، لإنشاء رسوم متحركة واقعية ونابضة بالحياة.

الحركة الطبيعية

Natural Motion هو مصطلح يستخدم لوصف الرسوم المتحركة الواقعية للغاية والنابضة بالحياة. يتم تحقيق هذا النوع من الرسوم المتحركة من خلال تقنية التقاط الحركة المتقدمة والرسوم المتحركة المدعومة بالذكاء الاصطناعي