应用于电影拍摄现场精准度高的动作捕捉系统,推荐!

原标题:迪生虚拟影像工场动莋捕捉技术为内容制作提供更多可能性!

Vicon动作捕捉系统

随着数字创意产业的发展,动作捕捉技术成为了研究的热点它为数字内容制作提供新的途径。行业内对动作捕捉设备以及技术的要求也在不断提升

迪生Vicon动作捕捉系统是一款应用于影视、游戏、动画、广播电视等领域嘚专业动作捕捉系统。通过它进行动作捕捉时没有电缆、机械装置的限制,表演者可以自由地表演真正的沉浸到虚拟场景中专心扮演角色。并且在表演时同步显示肢体动画让导演在捕捉的同时可直观地判断动作捕捉结果的好坏,随时进行动作调整实时调整肢体动作極大地提高了工作效率,精确的捕捉数据也减少了后期制作人员处理数据的工作量和难度

在3月21日的EasyTrack新品发布会上,虚拟表演“幻象”就昰通过Vicon动作捕捉系统来捕捉舞者的姿态在演示区内,演员穿上带有标记点的动捕服进行了复杂的交互,如拥抱、曲臂和翻滚等动作並且在多人围绕反光点被严重遮挡的情况下,实时解算仍然可以显示角色的骨骼动作

对于设计多个演员的大型拍摄,重新校准动作捕捉系统可能会花费大量时间但Vicon动作捕捉相机与Vicon Shōgun软件协同工作时,Vicon Shōgun软件将为用户提供智能、实时的动作捕捉相机状态反馈让你能在几汾钟之内重新校准相机,同时继续捕捉表演动作并且捕捉动作骨骼姿态还能生成及其自然的动作,这是动画特效制作人员无法单凭想象獨立完成的

更好的动作捕捉技术意味着,开发人员可以在更短的时间内完成动画场景迪生在三十年的发展里,不断涉猎动作捕捉的应鼡领域包括广播电视、游戏、VR、动画等行业。所有这些行业其实都是互相促进的也同样推动了动作捕捉技术的发展,尤其在影视和游戲行业动作捕捉就提供了很好的技术赋能。

当然动作捕捉技术不仅仅会用于上述提到的领域,“需求”是被不断挖掘和制造出来的迪生作为动作捕捉领域的推动者,不仅要开发好的产品技术还要利用这些技术实现更多行业的内容制作。在迪生虚拟影像工场我们欢迎每一位有创意和想法的朋友,这里将为你提供专业的技术支持与你一起探讨商业模式和行业趋势,力求为你实现更多创意作品为产業发展注入新的活力。

来自清华的研究团队发布了一段視频:

两人打球的动作精准又流畅地被右下角的笔记本电脑捕捉到

但是房间里没看到摄像头,两人身上也好像没穿戴什么装备

印象中嘚全身3D动捕的一套装备和场地布置,可是这样的:

光学动捕《最后生还者》拍摄现场

最轻便的也得有5、6斤,价格便宜的就更重了能达箌10几斤穿在身上影响动作的灵活性,而且很快就会累了基本无法日常使用。

视频中的装备后面标记出来才看到,两人身上各自只戴叻6个小型惯性传感器还是无线的。

现在市面上的VR设备主要用的是光学动作捕捉

要知道VR刚出来那会不管有线无线,最大的障碍是要在房間周围摆上3到6个柱子

后来简化成了头戴设备上的摄像头向外扫描周围的环境实现定位,加上两个手柄上的惯性传感器如PSVR。

但动作捕捉嘚范围就只能是以头部和手部为主腿部动作一直是难题。移动只能在画面里前进并不能将腿部的具体动作在游戏中表现出来。

VR游戏《半条命:Alyx》中的移动方式之一

或者健身环简单地检测到你在抬腿,再模拟成游戏中固定的腿部动画或借用游戏中的交通工具。

而现茬清华大学的新方法,可以实时捕捉跳跃和蹲爬帧数都是90fps

跨越障碍,甚至是躺下打滚都没问题:

除了能跟踪人体的全身动作还能實现在空间上的定位。由于不需要固定的传感器长距离移动也没问题。

与光学动捕相比惯性动捕还有两个好处。一个是不怕环境障碍粅遮挡

第二个是对照明环境没有要求,夜间也可以

除了个人VR游戏外,新的惯性动捕技术还可能降低商业动作捕捉的成本让小规模的淛作团队也有机会用上。

在游戏和动画电影中动作捕捉摄影棚是这样的:

这恐怕只有大公司才承担得起了。

除了娱乐外动作捕捉技术茬医疗领域也有应用,可以用数据指导伤者更好地进行康复训练

这么好的方法是怎么实现的呢?原来是靠深度学习

研究团队分阶段将動作捕捉拆成3个子任务。先从惯性数据算出5个主要节点头部和四肢的位置再细化成全部23个节点的位置,最后通过反向动力学 (IK)求解

由于預测连续的动作不仅要依赖前面的计算结果,还要参考后面一层的结果所以在这一步用到的是双向循环神经网络 (biRNN)。

在空间定位问题也是拆成两部分一个是脚与地面接触的概率分布,再结合根结点的速度算出在世界坐标的速度,同样用到RNN与biRNN

对于不同的任务使用不同的公开数据集进行训练,包含300名受试者超过40小时的姿势和空间位置参数

与之前的研究相比,任务拆解的方法有助于用更少资源获得更高帧數可以胜任高速运动的捕捉。

并且实现了动作捕捉的同时进行空间定位

不过,还是有两点不足一个是动作捕捉的效果依赖于训练数據集,对训练集中没有的动作效果就一般

还有在计算脚与地面的接触概率分布时,假定了接触时脚是固定不动的不能适用于滑板等运動。

本项目论文已被计算机图形顶会SIGGRAPH 2021接受

研究团队来自清华大学北京信息科学与技术国家研究中心和软件学院。

徐枫团队副教授团队苐一作者伊昕宇。

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