Ученые разработали MoSculp, программу для изображения движения в 3D
Новости Отредактировано
Системой MoSculp смогут пользоваться атлеты для детального разбора движений. Результат возможно будет распечатать на 3D принтере.
1К открытий1К показов
MoSculp, совместная работа ученых MIT и Калифорнийского университета в Беркли, построена на базе нейронной сети. Разработка анализирует видеозапись движущегося человека и генерирует то, что создатели назвали «интерактивной визуализацией формы и времени». По словам ведущего специалиста проекта Ксиума Чжана (Xiuming Zhang), ПО будет полезно атлетам для детального разбора движений.
Как работает MoSculp
На первом этапе система покадрово сканирует видео и определяет положение ключевых точек тела объекта, таких как локти, колени, лодыжки. Для этого ученые решили прибегнуть к библиотеке OpenPose, разработанной Университетом Карнеги — Меллона. На основе полученных данных нейросеть составляет 3D-модель человека в каждом кадре, а потом рассчитывает траекторию движения, получая «скульптуру движения».
На этом этапе изображение, по словам разработчиков, страдает от нехватки текстур и деталей, поэтому приложение интегрирует «скульптуру» в оригинальное видео. Чтобы избежать наложений, MoSculp рассчитывает карту глубины для оригинального объекта и 3D-модели.
Оператор может корректировать изображение в процессе обработки, выбрать материал «скульптуры», цвет, освещение, а также какие части тела будут отслеживаться. Система способна напечатать результат с помощью 3D-принтера.
Перспективы развития
Команда исследователей заявила о планах дальнейшего развития технологии MoSculp. Разработчики хотят добиться от системы обработки более одного объекта на видео, что в настоящее время невозможно. Создатели технологии считают, что программа будет использоваться для изучения групповой динамики, социальных расстройств и межличностных взаимодействий.
Принцип создания 3D-модели на основе движений человека уже использовался раньше. Например, в августе 2018 года ученые того же Калифорнийского университета в Беркли продемонстрировали алгоритм, переносящий движения одного человека на другого.
1К открытий1К показов
Яндекс запускает Yandex Code Assistant — аналог GitHub Copilot для российских разработчиков. Этот ИИ-ассистент помогает генерировать продолжение кода на популярных языках, таких как C++, Go, Java и Python
Эффективное управление ресурсами является основой успеха в бизнесе — на помощь приходят технологии машинного обучения, в частности, большие языковые модели (LLM).
Компании, использующие ИИ-инструменты для генерации кода, всё чаще сталкиваются с перебоями и проблемами безопасности. Исследования показывают, что автоматический код имеет высокий процент ошибок, а разработчики менее тщательно проверяют его
Собрали профессии, на которые стоит обратить внимание, если вы только ищете «свое» дело или просто хотите сменить профессию. Будут статистика, экспертные мнения и, конечно же, нейросети.