머신 러닝 기반 자동화: 애니메이션의 미래
게시 됨: 2019-05-23Graphics Group을 통해 세계에 3D 애니메이션을 소개했습니다.
21세기 3D 캐릭터는 더 이상 삼각형과 다각형 등의 혼합이 아닙니다.
기계는 더 이상 단순히 학습하는 것이 아니라 상상하는 것입니다.
월트 디즈니는 애니메이션의 주류화와 동의어입니다. 그는 시대를 초월한 비전가였습니다. 그의 창의력과 상상력은 쥐와 오리를 기반으로 한 단순한 2D 캐릭터를 수십억 달러 규모의 대기업으로 탈바꿈시켰습니다.
그러나 당시 애니메이션은 매우 노동 집약적인 작업이었고 애니메이터/만화 작가는 전체 영화를 프레임별로 그려야 했습니다.
CGL의 기원
1972년 유타 대학의 Ed Catmull과 Fred Parke의 두 연구원이 Catmull의 왼손에 대한 컴퓨터 애니메이션 짧은 비디오를 만들 때까지 상황이 그러했습니다. 그들은 350개의 삼각형과 다각형을 결합하여 손의 3D 모델을 만든 다음 Catmull이 직접 만든 프로그램을 사용하여 애니메이션했습니다.
이것은 전례 없는 발전이었고 Catmull은 그의 프로그램과 애니메이션 기술에 대한 거래를 성사시키려 했지만 곧 애니메이션에 컴퓨터를 사용하기를 원하는 Disney 의사 결정자를 만났습니다.
디즈니에 의해 거절당한 후 Catmull은 뉴욕 공과 대학에서 CGL(Computer Graphics Lab)을 개발했으며 Lucasfilm(Star Wars 프랜차이즈 제작자)에 그래픽 그룹을 설립했습니다. 이 컴퓨터 부문은 이후 Apple에 인수되어 Pixar로 브랜드가 변경되었습니다.
그렇게 세상에 3D 애니메이션이 소개되었습니다.
3D 애니메이션
전통적으로 3D 애니메이션은 많은 시간이 소요되는 정교하고 비용이 많이 드는 과정이며 다양한 준비 단계를 포함합니다. 캐릭터가 화면에서 움직이도록 하기 위해 애니메이터는 먼저 스킨 가중치, 리깅 및 변형을 위해 정밀하게 조각된 3D 메시를 만듭니다.
그런 다음 해부학이 정의되고 움직임 매개변수가 결정됩니다(수동으로 또는 라이브 액션 장면의 모션 캡처를 통해). 그 다음에는 리깅(rigging)이라고 하는 캐릭터의 골격을 추가하는 지루한 과정이 뒤따릅니다. 리깅은 애니메이터의 작업에서 가장 어렵고 시간이 많이 걸리는 부분이며 잘 생각하고 정확하게 수행해야 합니다.
21세기 3D 캐릭터는 더 이상 삼각형과 다각형 등의 혼합이 아니라, 얼핏 보면 실제와 애니메이션을 구분할 수 없을 정도로 정밀하게 생성되는 사실적인 캐릭터입니다.
당신을 위해 추천 된:
기업가는 'Jugaad'를 통해 지속 가능하고 확장 가능한 스타트업을 만들 수 없습니다: Cit...
메타버스가 인도 자동차 산업을 어떻게 변화시킬 것인가?
인도 스타트업에 대한 반 영리 조항은 무엇을 의미합니까?
Edtech Startup이 인도 인력의 기술 향상 및 미래 준비를 돕는 방법...
이번 주 새로운 시대의 기술 주식: Zomato의 문제는 계속되고 EaseMyTrip은 Str...
인도 스타트업, 자금 조달을 위해 지름길 선택
애니메이션 속의 AI
그러나 최근 몇 년 동안 딥 러닝 및 인공 지능 기반 도구의 급속한 진화를 목격하여 애니메이션의 현대적 범위를 보이지 않는 수준으로 확장할 것입니다.
Norah AI는 최근 Absentia에서 공개한 획기적인 애니메이션 도구입니다. 이 미래 지향적인 도구는 애니메이션 및 게임 디자인 기술을 인공 지능 영역으로 신속하게 도입합니다. Norah AI는 3D 모델 및 애니메이션, 게임 지오메트리, 스토리 통합 및 텍스처링과 같은 다양한 게임 구성 요소의 빠른 생성을 용이하게 합니다.
이 모든 일은 최소한의 인간 개입으로 이루어집니다. Norah AI의 원래 버전에는 Auto Rig 도구, 인간 모션 시뮬레이션 및 블렌딩, 광범위한 3D 애니메이션 및 게임 디자인 요구 사항을 처리할 수 있는 모션 편집기가 함께 제공됩니다.
Norah는 현실적이고 유동적으로 보이는 복잡한 애니메이션을 만들 수 있는 능력을 제공하는 최신 딥 러닝 및 생성 모델을 활용합니다. Norah가 50만 개의 애니메이션 프레임에 대해 훈련을 받았다는 사실은 매우 인상적입니다. 이 광범위한 기계 학습을 통해 Norah는 춤 및 전투 애니메이션과 같은 복잡한 활동을 포함한 모든 종류의 동작 전문가가 되었습니다.
기계는 더 이상 단순히 학습하는 것이 아니라 상상하는 것이기도 합니다.
AI와 애니메이션의 미래
인공 지능에 의해 개념화되고 로봇에 의해 수행되고 애니메이션되고 딥 러닝 알고리즘으로 렌더링된 영화를 보기 위해 극장에 가는 날이 멀지 않을 것입니다.
이러한 엄청난 AI 기반 애니메이션 자동화는 알고리즘, AI 도구 및 로봇이 공장과 고객 서비스 업무를 인수한 방식으로 영화 산업을 지배하기 시작할지 여부를 생각하게 합니다. 반대론자들은 예술로서의 애니메이션의 종말을 주장하기도 합니다.
더 이상 수동으로 수행할 필요가 없는 특정 작업이 있고 AI 자동화가 더 잘 수행하는 것이 사실이지만 디지털 캐릭터 모양 만들기와 같은 일상적인 작업을 수행하기 위해 딥 러닝 알고리즘을 훈련할 수 있는 재능 있는 사람들이 더 많이 필요합니다. 살아 있는 것 같은.
이를 통해 창의적인 아티스트는 프레임 편집 프로세스별로 노동 집약적인 프레임에 소요되는 시간을 줄이고 더 흥미로운 작업에 집중할 수 있습니다.
AI는 애니메이터가 프레임별로 그릴 필요가 없도록 애니메이션 작업만 자동화합니다. AI 기반 고급 알고리즘은 고급 시각 효과의 렌더링을 자동화할 수 있습니다.
결론적으로
전 세계 애니메이션 산업은 2019년 2,650억 달러, 2020년 2,700억 달러를 넘어설 것으로 예상됩니다. 2022년 말까지 전 세계 3D 애니메이션 시장 규모는 268억 달러로 추산됩니다.
보고서에 따르면 이 산업은 2017-2022년 예측 기간 동안 14.5% CAGR로 성장하고 있습니다. 2017년에는 시장 규모가 136억 달러에 불과했습니다. 시장의 급증은 애니메이션 영화 및 콘텐츠에 대한 소비와 수요의 급격한 증가에 기인합니다.
3D 게임뿐만 아니라 가상 현실 및 증강 현실 기술의 확산으로 애니메이션 프로세스의 머신 러닝 기반 자동화는 애니메이션 산업의 표준이 될 것입니다. 좋은 점은 이 AI 변환이 애니메이터에게 더 많은 일자리를 제공할 뿐 아무도 해고하지 않을 것이라는 점입니다.