ニューラルネットワークは、漫画からノイズを取り除くように教えられました

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Anonim
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ノイズを使用してレンダリングし、ニューラルネットワークで処理した後

カリフォルニア大学サンタバーバラ校、ディズニー研究所、ピクサーアニメーションスタジオの研究者は、映画の漫画やコンピューターでモデル化されたオブジェクトのレンダリングからノイズを除去するニューラルネットワークを教えています。大学によると、この詳細は、2017年7月31日から8月3日にロサンゼルスで開催されるSIGGRAPH Computer GraphicsConferenceで発表される予定です。

コンピューターでシーンを作成する場合、アニメーターまたはCGIスペシャリストは、テクスチャマッピング、マルチソースライティング、オブジェクトの相互作用など、多くのパラメーターを操作する必要があります。まず、シーンがワイヤーフレームレベルでコンパイルされ、次にレンダリングに送信されます。このプロセス中に、コンピュータは漫画をフレームごとにレンダリングし、テクスチャを適用し、光源の位置に応じて照明をレンダリングします。

レンダリングプロセスには非常に長い時間がかかり、多くのオブジェクトと照明の点でシーンが複雑になるほど、フレームのレンダリングに時間がかかります。プロセスをスピードアップするために、アニメーターは通常、映画を見ているときに通常は見えないいくつかの簡略化を行います。まず、不要な光源をシーンから削除し、3Dモデルのワイヤーフレームを簡素化します。その結果、特に暗いシーンをレンダリングすると、古い写真の「粒子」を連想させるノイズが完成した画像に表示される場合があります。

アメリカの研究者によって訓練されたニューラルネットワークは、画像を傷つけることなくそのようなノイズを効果的に除去する方法を学びました。ニューラルネットワークは、漫画「FindingDory」からの失敗したレンダリングに基づいてトレーニングされました。その後、すでに訓練されたニューラルネットワークが漫画のカーズ3とココの秘密でテストされました。いずれの場合も、完成した画像からのノイズは完全に除去され、完成した画像の品質は、より詳細で多数の光源を使用して計算したときに得られるレンダリングの品質に実質的に対応していました。

昨年5月、フライブルク大学の研究者は、フィンセントファンゴッホとエドヴァルドムンクの芸術的なスタイルをビデオを含むあらゆる画像に変換するように訓練されたニューラルネットワークを発表しました。研究の著者はVGGニューラルネットワークを使用しました。彼女の助けを借りて、彼らはアーティストのスタイルを特定の絵画からビデオの各フレームに移しました。彼らが開発したアルゴリズムは、時間の制約がある後続のフレーム間の違いを分析し、過度の違いを排除しました。

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