Поиск:

Применение глубоких нейронных сетей в анимации и Компьютерной графике

 

Максим Прасолов, Neu.ro, Беркли, Калифорния

Глубокие нейронные сети в последние несколько лет прогрессируют в обработке изображений, переносе стиля, суперрезолюции и генерации 3D аватаров без использования motion capture. Наибольшее распространение получили GAN генерационные состязательные сети. Однако для многих специалистов в CGI область машинного обучения остаётся неизученной и пугающей, как нечто, способное отнять у них работу. В нашем докладе мы разберём основные элементы нейросетевых технологий, и сделаем обзор наиболее ярких технологий для анимации и Компьютерной графики. И расскажем как профессионалу анимационной и CGI индустрии подружится с AI, и накачать себе новые нейронные мышцы.

План:

Глубокие нейронные сети (Deep Learning) — принципы работы и основные элементы. Модели, данные и вычислительная мощность.

Примеры применения нейросетей для графики и видео. Компьютерное зрение. Сегментация. Перенос стиля. Pose estimation. 3D реконструкция и телеприсутствие.

Генеративно-состязательные сети и их применение.
Перспективы и мечта автора — создание полноценной анимации из текста сценария.


Автор:

Максим Прасолов, Neu.ro, датасаентист Университета Калифорнии Беркли, предприниматель в сегменте искусственного интеллекта, креативный продюсер и сценарист. Со-Основатель Украинской анимационной ассоциации UANIMA. Живет в Сан-Франциско, Калифорния

  |   _CG EVENT KIEV 2019, AI, Animation, Art & 2D, За жизнь