+33 голоса |
Компьютерные ученые из Университета штата Массачусетс Амхерст во главе с Евангелосом Калогеракисом (Evangelos Kalogerakis) сообщили о новой моделирующей программе, которая использует сложную геометрическую подгонку и машинное обучение, чтобы успешно имитировать человеческое восприятие стиля, предоставляя пользователям новые мощные инструменты для сравнения сходства стиля трехмерных (3D) объектов.
Калогеракис и его докторант Джаолян Лунь (Zhaoliang Lun) из Колледжа информационных и компьютерных наук в UMass Амхерст с Аллой Шеффер из Университета Британской Колумбии представили свои новый алгоритм на одной из крупнейших в мире конференций по компьютерной графике, которую проводит Специальная группа по интересам по компьютерной графике и интерактивным технологиям (SIGGRAPH) Ассоциации по вычислительной технике (ACM), состоявшейся в Лос-Анджелесе.
Как объясняют исследователи, люди могут воспринимать стилистические сходства между объектами, выходящие за рамки их структуры и функций. Например, мы можем увидеть общий стиль "датского модерна" в столе и стуле, хотя они имеют различные структуры. До сих пор машинам было трудно сделать то же самое.
Новое первое в своем роде выходящее за рамки структуры ПО может быть полезным для некоторых компьютерных графических приложений, говорит Калогеракис. «Мы надеемся, что будущие программные инструменты 3D-моделирования будут включать наш подход, чтобы помочь дизайнерам создавать эстетически и стилистически правдоподобные 3D-сцены, такие как внутреннее пространство помещений. Наш подход также может быть использован в поисковых 3D-системах в Интернете, чтобы помочь пользователям получить 3D-модели в соответствии с тэгом «стиль». Например, если вы хотите искать "готическую церковь", наши программные средства могут в этом помочь».
Для разработки нового программного обеспечения Калогеракис и его коллеги изучили материалы о подобии стиля в истории искусства и литературы аттестации, который обеспечивают геометрические элементы, включая формы, пропорции и линии, и визуальные мотивы в качестве ключевых показателей стилистической схожести.
Они также использовали краудсорсинг, чтобы представить сравнения стиля объектов более чем 2500 волонтерам, в том числе художникам, с помощью Amazon Mechanical Turk в Интернете. Это дало более 50 тыс. ответов для семи структурно разных категорий, зданий, мебели, светильников, кофейных сервизов, архитектурных колонн, столовых приборов и посуды. Респонденты дали согласованные ответы о стилевом подобии в 85 процентах случаев.
Что касается программного инструмента, то исследователи оценили его, сравнивая ответы ПО с оценками волонтеров, и обнаружили "удивительный уровень соответствия" - 90%, сообщил Калогеракис.
Как он объясняет, алгоритмы компьютерной графики помогают людям создавать фильмы, визуальные эффекты, игры, среды виртуальной и дополненной реальностей. Они также полезны в производстве реальных объектов и проектировании архитектурного пейзажа. В целом, как ожидается, новый алгоритм, будет полезен тем, кто изучает базы данных цифровых представлений зданий, колонн и других объектов в соответствии с атрибутами стиля для проектирования виртуальных или реальных сред, создает контент для компьютерной игры и заполняет дополненную реальность виртуальными объектами.
Компьютерные алгоритмы также работают в фоновом режиме на многих устройствах, например, для проверки грамматики, программах, которые удаляют вуаль или корректируют фокус фотографий. Роботы используют компьютерные алгоритмы для распознавания сцен, чтобы передвигаться и брать предметы. Поисковики используют компьютерные алгоритмы, чтобы помочь пользователям найти документы, фотографии и видео.
Как объясняют исследователи, люди могут воспринимать стилистические сходства между объектами, которые выходят за рамки их структуры и функций
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
+33 голоса |