機器學習驅動的自動化：動畫的未來
已發表: 2019-05-23通過 The Graphics Group 向世界介紹了 3D 動畫
21 世紀的 3D 角色不再是三角形和多邊形等的混合體
機器不再只是簡單地學習，而是想像
華特迪士尼是動畫主流化的代名詞。 他是一個超越時代的有遠見的人。 他的創造力和想像力將基於鼠標和鴨子的簡單二維角色變成了價值數十億美元的企業集團。
然而，當時的動畫曾經是一項勞動密集型的工作，動畫師/漫畫家必須逐幀繪製整部電影。
CGL的由來
直到 1972 年，來自猶他大學的兩名研究人員 Ed Catmull 和 Fred Parke 製作了一段 Catmull 左手的電腦動畫短片。 他們結合了 350 個三角形和多邊形來創建手部的 3D 模型，然後使用 Catmull 自己創建的程序對其進行動畫處理。
這是一個史無前例的發展，卡特莫爾很快就遇到了迪士尼的決策者，試圖就他的程序和動畫技術達成協議，但是，他們希望將計算機用於動畫。
在被迪士尼拒絕後，卡特穆爾在紐約理工學院開發了計算機圖形實驗室 (CGL)，並在盧卡斯影業（星球大戰系列的創作者）建立了圖形集團。 該計算機部門隨後被蘋果公司收購，並更名為皮克斯。
這就是將世界引入 3D 動畫的方式。
3D動畫
傳統上，3D 動畫是一個複雜且昂貴的過程，需要大量時間並涉及多個準備階段。 為了讓角色在屏幕上移動，動畫師首先創建精確雕刻的 3D 網格，為皮膚加權、裝配和變形做好準備。
然後定義解剖結構，並確定運動參數（手動或通過實景鏡頭的動作捕捉）。 接下來是為角色添加骨架的繁瑣過程，稱為裝配。 綁定是動畫師工作中最具挑戰性和最耗時的部分，必須經過深思熟慮並精確完成。
21 世紀的 3D 角色不再是三角形和多邊形等的混合體，而是經常以如此精確的方式創建的逼真角色，以至於粗略的一瞥甚至可能不足以區分真實和動畫。
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動畫中的人工智能
然而，近年來見證了深度學習和基於人工智能的工具的快速發展，這些工具將把當代動畫的範圍擴大到看不見的水平。
Norah AI 是 Absentia 最近推出的一款開創性的動畫工具。 這個未來派工具迅速將動畫和遊戲設計技術帶入人工智能領域。 Norah AI 有助於快速創建各種遊戲組件，例如 3D 模型和動畫、遊戲幾何、故事集成和紋理。
所有這些事情都是在盡可能少的人為參與的情況下完成的。 Norah AI 的原始版本帶有 Auto Rig 工具、人體運動模擬和混合以及可以處理各種 3D 動畫和遊戲設計要求的運動編輯器。
Norah 利用最先進的深度學習和生成模型，使她能夠創建看起來逼真且流暢的複雜動畫。 令人印象深刻的是，Norah 接受了 50 萬個動畫幀的訓練。 這種廣泛的機器學習使諾拉成為各種動作的專家，包括舞蹈和戰鬥動畫等複雜活動。
機器不再只是簡單地學習，而是想像。
人工智能動畫的未來
那一天可能不遠了，我們去電影院坐下來看一部由人工智能概念化、由機器人表演、動畫以及深度學習算法渲染的電影。
如此巨大的人工智能驅動的動畫自動化確實讓人思考算法、人工智能工具和機器人是否會開始主導電影業，就像他們接管工廠和客戶服務職責的方式一樣。 反對者甚至可能會爭論動畫作為一種藝術的終結。
確實有些任務不再需要手動執行，而人工智能自動化做得更好，但是，更需要能夠訓練深度學習算法來執行日常任務（例如使數字角色看起來）的人才逼真。
這將使創意藝術家能夠在逐幀編輯過程中花費更少的時間，並專注於更有趣的事情。
人工智能只是自動化動畫任務，因此動畫師不必逐幀繪製。 基於人工智能的高級算法能夠自動渲染高級視覺效果。
綜上所述
全球動畫產業將在 2019 年和 2020 年突破 2650 億美元大關。預計到 2022 年底，全球 3D 動畫市場規模將達到 268 億美元。
據報導，該行業在 2017-2022 年的預測期內以 14.5% 的複合年增長率增長。 早在 2017 年，市場規模僅為 136 億美元。 市場暴漲的原因是對動漫電影和內容的消費和需求的快速上升。
隨著虛擬現實和增強現實技術以及 3D 遊戲的普及，由機器學習驅動的動畫流程自動化將成為動畫行業的標準。 好消息是，這種 AI 轉型只會為動畫師帶來更多工作，不會讓任何人被解僱。