Hur kan textdrivna 3D-rörelseskapande förbättra användarinteraktionen och tillgången till kvalitativa 3D-data?

Inom områden som underhållning och industri har 3D-grafik blivit en oumbärlig del av vår vardag. Från 3D-filmer och spel till virtuella streamers och industriella robotar, där realism och dynamik är avgörande, är 3D-rörelser en väsentlig komponent. För att skapa verklighetstrogna animationer och karaktärsrörelser används traditionellt dyra och tidskrävande system, som rörelsemätningstekniker och professionell programvara som Blender och Maya. Dessa system kräver inte bara stora resurser utan begränsar också många användare från att skapa och implementera sina egna rörelser i spel eller andra 3D-applikationer.

Tidigare forskning har fokuserat på att använda fördefinierade rörelseklasser för att skapa olika rörelser inom specifika kategorier. Andra försök har använt musik för att generera dansrörelser som synkroniseras med rytmen. En annan metod är att använda naturligt språk som input för att generera rörelser baserade på textbeskrivningar. Detta har visat sig vara ett lovande sätt att tillhandahålla en flexibel och intuitiv kontrollsignal för användare, vilket gör det möjligt för dem att beskriva önskade rörelser enkelt.

I kapitel 16 av denna bok behandlas textdrivet 3D-rörelseskapande, en metod som förenklar skapandeprocessen av dynamiska rörelser i 3D-miljöer. En av de största utmaningarna är att tillhandahålla en högkvalitativ och mångsidig rörelsegenerator som inte bara kan hantera enskilda rörelser utan också tillåta finjustering av dessa rörelser på ett detaljerat sätt. För att överkomma dessa utmaningar har forskare utvecklat avancerade modeller som MotionDiffuse, som tillämpar den generativa kraften hos diffusionsmodeller för att skapa realistiska och mångsidiga rörelser baserade på textbeskrivningar.

Diffusionsmodeller, som tidigare främst använts inom bildgenerering, har visat sig vara effektiva även för rörelseskapande, och de möjliggör att stora mängder rörelseinformation kan genereras och finjusteras utifrån en textprompt. MotionDiffuse är ett exempel på en sådan metod, där rörelser kan genereras från textinput, och modellerna kan skapa realistiska rörelsemönster som är både detaljerade och varierande. Genom att integrera denna teknik med en återvinningsbaserad rörelseskapande metod (retrieval-augmented generation), kan modellerna även hämta tidigare rörelser från stora bibliotek för att förbättra och anpassa de genererade rörelserna.

En viktig aspekt av detta textdrivna rörelseskapande är att det inte bara handlar om att skapa en rörelse utan att ge användaren möjligheten att finjustera och exakt kontrollera de genererade rörelserna. Genom att utveckla en modell som kan bearbeta och reagera på textprompt på ett flexibelt sätt kan användaren uttrycka rörelser på en mikronivå och få dem att anpassa sig till specifika behov och situationer, vilket ger en djupare kontroll över skapandeprocessen.

För att ytterligare förbättra genereringens kvalitet och mångsidighet kan användningen av återvinningstekniker spela en central roll. Till exempel kan användare hämta rörelser som ligger närmare den beskrivna texten genom att använda både semantiska och kinematiska funktioner för att filtrera och anpassa rörelser till sina behov. Denna metod gör det möjligt att både använda befintlig rörelsedata och generera nya rörelser på ett kreativt sätt, vilket ger större flexibilitet och realism i slutprodukten.

Det är också viktigt att förstå att den tekniska utvecklingen inom detta område inte bara innebär förbättrad prestanda, utan även ökad användartillgång. Med användningen av naturligt språk och avancerad maskininlärning kan den kreativa potentialen för 3D-skapande, både inom spelindustrin och andra fält, öppna dörrar för en mycket bredare användarbas. Denna förändring innebär att människor som tidigare inte haft tillgång till komplexa 3D-verktyg eller expertkunskap nu kan skapa sina egna rörelsemönster och animationer på ett snabbt och effektivt sätt.

Hur textdriven scengenerering revolutionerar digitala bilder och interaktiva upplevelser

Textdriven scengenerering har på senare år framträtt som ett revolutionerande verktyg inom området bildsyntes och virtuell verklighet. Genom att utnyttja den hierarkiska strukturen i modeller som baseras på avancerad maskininlärning har forskare och utvecklare lyckats skapa system som kan omvandla textbeskrivningar till detaljerade, realistiska 3D-scenarier. En central komponent i dessa system är förmågan att skapa bilder med en exceptionell detaljrikedom, både på global och lokal nivå. Detta gör det möjligt att exempelvis återge interiörer av katedraler med konsekventa detaljer som bänkar och takstrukturer, trots att dessa scener har hög komplexitet.

För att förbättra textdriven syntes och säkerställa en hög grad av strukturell koherens i de genererade panoramabilderna har man utvecklat en metod som använder sig av globala och lokala kodböcker, tillsammans med en sfärisk parametrisk inbäddning (SPE). Dessa tekniker gör det möjligt att hålla ihop den globala strukturen i scenen samtidigt som detaljer på lokal nivå bibehålls. Det är genom denna balans mellan globala och lokala detaljer som man kan undvika problem som repetitiva mönster eller förlorade texturer, vilket annars är vanligt vid enklare syntesmetoder.

En annan viktig aspekt i utvecklingen av dessa teknologier är användningen av K-närmaste grannar (KNN) och kontrastiv lärande. Genom dessa tekniker kan modellen bättre anpassa de genererade bilderna till den specifika textbeskrivning som matas in. Detta gör det möjligt att skapa ännu mer detaljerade och korrekta representationer, där små detaljer som ljusreflektioner eller texturer i bakgrunden kan fånga den avsedda känslan på ett mer realistiskt sätt.

Modellen visar sin fulla potential i olika praktiska tillämpningar. En av de mest spännande är möjligheten att använda textbeskrivningar för att skapa fullständiga och immersiva VR-upplevelser. Genom att generera 3D-scener från text kan användare utforska virtuella världar i alla riktningar och uppleva dem i verklig tid. Denna teknik möjliggör också realistiska renderingar av 3D-objekt, där de genererade HDR-panorama-bilderna används för att skapa fotorealistiska ljusreflektioner och belysningar i en grafisk pipeline.

Förutom att skapa helt nya scener ger den här modellen också möjlighet till textbaserad redigering av redan genererade bilder. Genom att lägga till eller modifiera specifika delar av en textbeskrivning kan användaren ändra detaljer i en panoramabild, som att byta ut en asfaltväg mot en grusväg eller lägga till träd i ett landskap. Detta ger stor flexibilitet och kontroll över den visuella representationen utan att behöva använda komplexa redigeringsverktyg.

För att sammanfatta den tekniska utvecklingen inom textdriven scengenerering är det viktigt att förstå hur de olika delarna av systemet samverkar för att skapa en sammanhängande och realistisk helhet. Genom att kombinera avancerade nätverksstrukturer som LANet och HDR-CNN med nya tekniker som globala kodböcker och sfärisk inbäddning, har forskare lyckats skapa en modell som inte bara producerar högkvalitativa bilder, utan även kan anpassas till specifika användarbehov. För användare och utvecklare innebär detta nya möjligheter att skapa och redigera digitala världar på ett sätt som tidigare var otänkbart.

Den största utmaningen för framtiden kommer att vara att ytterligare förbättra modellens förmåga att hantera ännu mer komplexa och dynamiska scenarier, samtidigt som det säkerställs att användarens input förblir enkel och intuitiv. De teknologier som nu utvecklas kan mycket väl forma framtidens sätt att skapa och interagera med digitala världar.

Hur InternVideo2 förbättrar videoförståelse genom multimodala språkmodeller och deras potentiella biaser

InternVideo2 representerar ett framsteg inom video-grundade modeller som kombinerar video-, ljud- och textbaserad information för att skapa mer robusta och precisa förståelser av videoinnehåll. Modellen bygger vidare på de framgångar som tidigare multimodala modeller har haft, men fokuserar på att förbättra sättet data behandlas för att optimera för både perceptuella och resonemangsmässiga uppgifter. Genom att integrera tekniker som maskerad videomodellering och kontrastiv inlärning mellan video, ljud och text, uppnår InternVideo2 toppresultat i en rad videorelaterade uppgifter.

En central del av framgången för InternVideo2 är dess förmåga att använda en fusion av text från video, ljud och tal, vilket ger ett mer nyanserat och sammanhängande dataset. Detta "fusionerade" textinnehåll har visat sig förbättra resultatet för uppgifter som rör retrieval, särskilt i scenarier som involverar text-till-video (t2v). Här visar resultatet från MSR-VTT att användningen av fusionerad text leder till en förbättring av R@1-poängen från 24,7 till 27,1, vilket indikerar att modellen nu är bättre på att återkalla relevanta videoklipp baserat på textuella frågor.

Ytterligare en förbättring uppnås genom användandet av AutoShot för tidssegmentering istället för SceneDet, vilket visar sig avsevärt förbättra t2v retrieval-prestandan med en ökning på nästan 7 poäng i R@1. Detta framhäver hur viktiga både den temporala strukturen och kvalitén på textbeskrivningarna är för att uppnå högpresterande videomodelleffektivitet. Denna förbättring visar på värdet av att noggrant konstruera och segmentera videodata, något som InternVideo2 har tagit till nästa nivå.

Men trots att InternVideo2 har nått imponerande resultat, innebär det inte att det introducerar en helt ny arkitektur för videomodelle. Istället bygger modellen vidare på existerande tekniker som t.ex. maskerad modellering och text- och videokontrastiv inlärning, och strävar efter att förfina databehandling för att förbättra både spatiotemporala perceptioner och semantisk samordning. En av de största begränsningarna med InternVideo2 är de fasta ingångsresolutionerna och samplingsfrekvenserna som används, vilket kan begränsa modellens förmåga att uttrycka detaljerad videoinformation och fånga finare nyanser.

Dessa begränsningar återspeglar sig också i svårigheten att skapa en konsekvent implicit världsmodell för visuell resonemang. Modellen kämpar med att erbjuda en helhetsförståelse av världen genom visuell resonemang, en utmaning som är gemensam för många modeller som är beroende av fasta representationer och inte kan anpassa sig flexibelt till alla typer av videoinnehåll. Den komplexa karaktären av visuella resonemangsuppgifter ställer fortfarande stora krav på att balansera modellens kapabiliteter och de tillgängliga beräkningsresurserna.

För att hantera dessa frågor och för att fortsätta driva utvecklingen framåt, bör forskare och ingenjörer inom fältet fokusera på att förbättra tekniker som datakvalitetssäkring och biashantering. Att utveckla mer representativa och inkluderande dataset kan hjälpa till att minska oönskade effekter och göra modeller som InternVideo2 mer rättvisa och användbara i verkliga tillämpningar. InternVideo2 är ett exempel på hur multimodala modeller har potentialen att revolutionera videoförståelse, men också på vikten av att vara medveten om och hantera de etiska frågor som följer med teknologins utveckling.