有标记动作捕捉有标记动作捕捉是一种通过在人体或物体表面放置特定标记点(Markers),并利用光学、惯性等传感器追踪其运动轨迹的技术,例如国内光学动捕服务商代表青瞳视觉(CHINGMU)、惯性动捕主流服务商诺亦腾等 比如国产3A级游戏《影之刃零》是采用了青瞳视觉(CHINGMU)光学动捕系统进行游戏角色的创意及设计,并为创意实现提供技术支撑,并且将真实武打动作,1:1还原映射至游戏创作中,为游戏玩家塑造了真枪实弹的打斗场 2、虚拟人:常用于虚拟数字人的实时驱动,真人穿戴动捕设备,其动作可实时映射到虚拟人身上,实现虚拟人在直播、短视频等场景中的自然动作展示,让其直播互动更加生动。 3、教育领域:可应用于虚拟教学实验,学生通过穿戴动捕设备,在虚拟环境中金顶实验操作,增强学习的沉浸感和趣味性,同时也能避免真实实验中的一些危险,让学习更加安全。 到这里,想来大家对于有标记动作捕捉和无标记动作捕捉已经有了一定的了解,那么其实不论是有标记还是无标记,光学式动捕还是惯性式动捕,每个技术都存在其优势和局限性。
动作捕捉技术在影视和游戏行业已得到广泛的应用,其中最常用的技术方案是光学动作捕捉。光学动捕需要演员穿着紧身动捕服,并且在身上粘贴光学标记点,在配置好光学动捕设备的场地进行表演和动作录制。 光学动捕设备通常价格不菲,同时还需要固定的室内场地,使用成本和门槛较高,很多小型动画工作室只能望而却步。如果可以从手机拍摄的视频中高精度地捕捉人物动作,那将是动画师的福音。 该动捕数据主要包含了一些舞蹈和体育动作,覆盖了很多肢体动作和手势。作者对该数据进行了划分(90%训练集,10%验证集),并在此动作捕捉数据集上训练模型并进行了消融实验对比。下图展示了该数据的样例。 另外,论文还通过动捕数据渲染得到了一批包含手部动作标签的视频数据,用来和state-of-the-art算法进行对比。下图展示了渲染数据集的样例。
第二种就是动捕。大概录制时间是2~3天,把所有的表演存下来,然后再花大概一个月的时候做优化和细节清理,就可以得到一个很牛逼的效果。 而整套动捕的工作流和设备,也是相当的复杂。 比如《死亡搁浅》里面,拔叔饰演的昂格尔,就全是动捕做的。 可以看到拔叔带着一整套面部动捕设备,脸上还有很多的黑点,这些黑点就是标记点,记录面部肌肉的运动,面前有摄像机阵列,大概就是通过捕捉标记点的运动和面部肌肉的变化,将这些表情信息转化成3D模型的数据,以驱动动画角色有更细腻的表演 而且这套动捕设备很贵,动不动就是几十万美金,你信息采集完了还不能直接用,还得绑定、清理等等以后,才算Ok。 但是就这,也比传统的动画师手K要好多了。 而现在,有了AI之后呢? 你不再需要受到技术的限制,而是可以尽情发挥你的想象力。 重新定义,什么叫“可能”。 一切都在。 向前进。 以上,既然看到这里了,如果觉得不错,随手点个赞、在看、转发三连吧
三、 实战应用:NOKOV度量动捕技术赋能千行百业 1. 工业制造:精密装配与自动化产线在汽车发动机、航空航天精密部件等装配中,零件间的配合间隙往往要求控制在0.01mm级别。 科学研究:算法验证与仿生控制高校和研究所的实验室是光学动捕技术的重要用户。 四、 技术对比:光学动捕与其他定位技术技术指标光学动作捕捉 (如NOKOV度量)激光跟踪仪视觉识别 (2D/3D相机)编码器 (内置)绝对精度⭐⭐⭐⭐⭐ (0.1mm级)⭐⭐⭐⭐⭐ (0.01mm级)⭐ 光学动捕技术正从实验室走向更广阔的工业现场。未来的趋势包括:与AI融合:利用AI算法预测运动轨迹,进一步降低延迟,智能识别和补偿遮挡。 3.在哪些具体场景下,必须使用光学动捕这个级别的精度?当任务的容错率极低,误差成本极高时,就必须使用光学动捕进行标定或实时监控:航空航天:卫星部件对接、发动机叶片焊接和打磨。
打破垄断,自研技术或成制胜关键 “定位技术可以带来动作追踪,这是VR领域中的一个重要的人机交互手段。 但这一技术的技术栈比较长,而且在技术研发和产品化的过程中还要考虑亚毫米级的精度以及低延迟等多个方面的问题,所以做这一行的人都会遇到很多的坑”。HYPEREAL创始人&CEO黄柴铭说。 目前,在VR技术方面,全球范围内的全栈VR技术公司也只有2家,其中一家是Oculus。 技术难度高、研发时间长、涉及领域多,当下的动作定位技术门槛太高,望而却步者或降低要求者多不胜数。 从去年开始,陆陆续续的便有一些技术研发商开始愿意将其技术开源,以达到共同研发,提高研发效率和降低成本的目的,其中就包括了将灯塔技术开放给第三方的Valve和将定位技术完全开源的HYPEREAL。
随着现在动捕技术的广泛普及,动捕相机在影视制作、游戏开发、科研教育、虚拟现实等诸多领域都发挥着关键作用,我相信很多创作者也会在选择光学还是惯性的动捕设备时感到很纠结,那么我今天主要为大家扒一扒青瞳视觉( 不仅如此,青瞳视觉的光学动捕相机还能够匹配水下动捕、无标记动捕等多元化场景需求,选择性更多,适用领域更广。 了解完光学动捕相机,我们就来继续了解一下惯性动捕相机,还是以一张表格给大家更直观地展示不同型号的区别对比。 /惯混合追踪多设备同场采集超长时间续航适配多部署环境高精度抗遮挡多目标集群追踪丰富的数据&开发接口灵活的多场景方案适配应用场景小型动画制作游戏工作室满足多种应用领域的动捕需求虚拟偶像生物力学分析人机工效影视特效舞台表演展示具身智能人机工效虚拟仿真数字媒体控制科学与工程仪器科学与技术机器人工厂智能制造人工智能诺亦腾 了解完不同的光学动捕相机和惯性动捕相机后,可以发现不同品牌,不同型号都会有针对性的研发和优势。
PrioVR是一项专利技术,体感套装配备了19个惯性动作传感器。用户的每一个动作都可以转化到游戏或应用之中,给你提供一个真正意义上的房间尺度,让你沉浸到游戏中去。 “PrioVR开发套件是一个技术平台,它能对用户的身体动作提供完整的追踪,并且几乎没有延迟,这是推进模糊现实世界和虚拟现实之间的界限的重要一步。 这是一种更自然的身临其境的体验,也是以前的技术无法完成的,”Yost Labs的创始人兼技术总监Paul Yost说道。 ? 随着PrioVR开发工具包的推出,Yost Labs将成为这场变革的技术领导者。” 本文由英国VRFocus刊发,属VRPinea原创编译文稿,转载请洽:brand@vrpinea.com ?
栩栩如生的动画效果验证了电影制作人在使用 MetaHuman Animator 与立体头戴式摄像头系统和传统电影制作技术时期望实现的保真度。 Epic Games 希望将只有拥有高端捕捉系统的专家才能实现的面部表现捕捉技术,转变为所有创作者都能使用的技术。
相较于惯性动捕(依赖传感器内置算法)、GPS 定位(适用于室外大范围)等技术,光学动捕的核心优势在于 “看得准、反应快”。 比如 NOKOV 度量的光学动捕系统,精度可达 0.01mm,延迟低于 5ms,能捕捉到手指细微的颤抖或关节的微小转动,这也是它成为室内高精度场景首选技术的原因。 以 NOKOV 度量的动捕方案为例,系统构成主要包括以下核心组件:组件名称核心作用技术要求红外光学镜头发射红外光并接收标记点反射信号,获取二维坐标分辨率≥2600 万像素,帧率≥120fps反光标记点附着于目标表面 五、常见问题解答(FAQ)光学动捕只能在室内使用吗? 是的。红外光易受阳光等强光干扰,因此光学动捕主要适用于室内场景。如需室外应用,可搭建遮光棚或结合其他技术(如 GPS)辅助定位。 作为行业技术先行者,NOKOV 度量将持续以 “毫米级精度、毫秒级响应” 的技术实力,让更多领域享受到动捕技术的赋能 —— 毕竟,当每一个动作都被精准捕捉,世界的运转也将更加可控与高效。
随着元宇宙的火爆以及数字人建模技术的商业化,AI 数字人驱动算法,作为数字人动画技术链的下一关键环节,获得了学界和工业界越来越广泛的兴趣和关注。 然而,由于缺乏开源数据,现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模动捕数据集上进行测试。 华为东京研究所 - Digital Human Lab 与东京大学等合作进行了研究,提出了目前为止最大规模的数字人多模态数据集:BEAT (Body-Expression-Audio-Text),由 76 小时动捕设备采集的谈话数据和语义 原始数据包含肢体和手部动捕数据,AR Kit 标准 52 维面部 blendshape 权重,音频与文本,标注数据包含 8 类情感分类标签,以及动作类型分类和语义相关度打分。 3.2 数据质量 为了评估 BEAT 这一新型数据集的质量,研究者使用了现有研究中广泛使用的动捕数据集 Trinity 作为对比目标。
随着元宇宙的火爆以及数字人建模技术的商业化,AI 数字人驱动算法,作为数字人动画技术链的下一关键环节,获得了学界和工业界越来越广泛的兴趣和关注。 然而,由于缺乏开源数据,现有的模型往往在由姿态检测算法提供的伪标签数据集或者单个说话人的小规模动捕数据集上进行测试。 华为东京研究所 - Digital Human Lab 与东京大学等合作进行了研究,提出了目前为止最大规模的数字人多模态数据集:BEAT (Body-Expression-Audio-Text),由 76 小时动捕设备采集的谈话数据和语义 原始数据包含肢体和手部动捕数据,AR Kit 标准 52 维面部 blendshape 权重,音频与文本,标注数据包含 8 类情感分类标签,以及动作类型分类和语义相关度打分。 数据质量 为了评估 BEAT 这一新型数据集的质量,研究者使用了现有研究中广泛使用的动捕数据集 Trinity 作为对比目标。
功能亮点:基于计算机视觉与 AI 骨骼识别技术,打破传统动捕 “标记点依赖”,操作流程简化为 “设备架设 - 启动 AI - 数据采集” 三步;无特殊环境限制,室内外均可稳定工作,硬件成本仅为传统光学动捕的 适用场景:虚拟直播、短视频创作、中小型游戏工作室动画采集、教育机构动捕教学、初创团队技术试水。 三、当前应用与未来趋势闭环当前应用现状动捕技术已从早期影视特效的 “小众场景”,拓展为千行百业的 “基础工具”。 未来发展趋势随着 AI 大模型与计算机视觉技术的融合,动捕技术将呈现三大核心趋势:无标记点化普及:AI 骨骼识别技术持续迭代,传统光学动捕的 “标记点依赖” 将逐渐被替代,操作流程进一步简化,降低专业门槛 NOKOV 度量作为国产动捕标杆,凭借双产品线布局与自主技术优势,有望在未来 3-5 年实现 “高端市场替代国际品牌、中端市场全面普及、新兴场景技术引领” 的目标,推动中国动捕技术从 “跟跑” 向 “领跑
不用动画师手 K、惯捕或光捕,只需提供一段视频,这个 AI 动捕软件就能自动输出动作。仅需短短几分钟,虚拟人的动画制作就搞定了。 不仅是四肢大框架动作,连手部的细节都能精准捕捉。 除了单视角视频,还能支持多个视角的视频,相比其他只支持单目识别的动捕软件,该软件能提供更高的动捕质量。 同时,该软件还支持对识别的人体关键点、平滑度、脚步细节等进行编辑修改。 这就是网易互娱 AI Lab 深根多年、结合专业美术反馈不断迭代优化、低调开发的 AIxPose 视频动捕软件。 近日,网易互娱 AI Lab 基于开发该软件的经验,并结合在动捕领域的相关研究工作进行了整理,其所撰写的论文《Learning Analytical Posterior Probability for 论文地址:https://netease-gameai.github.io/ProPose/static/assets/CVPR2023_ProPose.pdf 该论文创新性地提出了一种基于后验概率的视频动捕技术
一、8 大光学动捕产品详细测评(按推荐优先级排序)1. 消费级产品集成度高、低功耗大疆 RoboMaster 解决方案≤1mm/≤0.3°中等教育、科研、机器人竞赛教育生态完善、开源 SDK三、当前应用与未来趋势闭环(一)当前应用:多领域渗透,精准解决场景痛点光学动捕技术已从早期的影视动画领域 (二)未来趋势:技术融合与场景下沉,开启全民动捕时代无标记点技术成为主流:NOKOV Astra 已率先布局,未来无标记点动捕将逐步替代传统有标记点方案,操作门槛进一步降低,从 “专业人员操作” 转向 无标记点动捕和有标记点动捕该怎么选?NOKOV Astra 的优势在哪里? 工业场景选光学动捕,除了精度还需关注哪些参数?
本文提出了一个基于物理的稀疏惯性动捕和人体受力估计方案:Physical Inertial Poser (PIP)。 目前商业的光学动捕系统往往需要在人体上穿戴大量的反光标记点,而商业的惯性动捕系统通常需要在人体上穿戴大量的惯性传感器。 图3 Vicon光学动捕系统。该系统需要人体穿戴大量反光标记点。 图4 Xsens惯性动捕系统。该系统需要人体穿戴大量惯性传感器。 这些问题显著影响着该类动捕系统的实用性。 相信未来会研究出更多更好的解决方案,进一步提高稀疏IMU动捕的精度和鲁棒性。
8月|OptiTrack推出新动捕设备,体积较上一代缩减40% 为满足线下VR大空间市场的需求,VR动作捕捉公司OptiTrack对其Active动捕技术进行优化,推出名为Active Puck Mini 例如,Epic Games曾利用其动捕技术来创建逼真的Siren演示。 7月|Kaaya Tech发布全身动捕套装HoloSuit 同月,Kaaya Tech发布了一套拥有全身追踪技术的VR设备HoloSuit。 不过,以上回顾仍然能帮助我们更好地了解动捕产品,从而更容易理解动捕技术在影视、游戏、科研、教育,体育等多个方面的重要性。包括,对VR行业来说,也很重要(动捕技术已被工信部列为VR五大关键性技术之一)。 VR正在不断发展,而将动捕技术整合其中,可以帮助解决VR系统里人机交互和追踪等问题;为用户带来更逼真的角色、运动与体验,以及更自然的协作等。
新智元报道 编辑:LRS 好困 【新智元导读】想要快速制作角色动画,但是没有动捕设备?快来试试SMPLer-X! 最近,来自南洋理工大学S-Lab、商汤科技、上海人工智能实验室、东京大学和IDEA研究院的研究人员首次提出针对人体全身姿态与体型估计任务的动捕大模型SMPLer-X。 动捕大模型的训练与微调 当前最先进的方法通常只使用少数几个数据集(例如,MSCOCO、MPII和Human3.6M)进行训练,而这篇文章中探讨使用了更多数据集。 此外,研究人员还在ARCTIC和DNA-Rendering两个测试集上评估了动捕大模型的泛化性。 研究人员希望SMPLer-X能带来超出算法设计的启发,并为学术社区提供强大的全身人体动捕大模型。
运动捕捉(Motion Capture),简称动捕(MoCap),指的是将真实演员的肢体动作转换为三维虚拟角色骨骼动画的技术。 从技术原理上划分,运动捕捉设备可以分成两种类型,惯性动捕设备和光学动捕设备。 其中惯性动捕设备利用固定在演员关节上的加速度传感器来获取演员各个关节的相对运动量;而光学动捕设备则通过大量不同视角的高速相机同步拍摄演员动作,并利用多视角三维重建技术计算贴在演员身上的一批特殊标记点(marker 目前业界对光学动捕数据的清洗和解算主要依赖 Vicon Blade、Vicon shogun、Autodesk MotionBuilder 等商业软件提供内置工具,处理流程与前文技术背景中描述一致,其特点为高度依赖人工对动捕 3 技术实现 该方法包含训练阶段和预测阶段,预测阶段直接以光学动捕的raw markers为输入,自动输出清洗后的clean markers和解算出的骨骼动画。
美国大片中的后期特效制作大都是用的这种光学式动捕技术。 惯性动作捕捉系统是由传感器捕捉动作,然后通过数据传输、数据处理最后建成三维模型。 对比之下,惯性动捕技术的每个传感器模块价格就低很多了,而且不受场地和光线条件的限制。但是相比较摄像头捕捉的动作,惯性动捕的精度上会有一些误差,而且随着使用的频率变大,误差也会越大。 国内外哪些公司正在做动捕系统? 光学式的动作捕捉 Optitrack 说到光学动捕,就不得不提到NaturalPoint,他们研究的动捕系统Optitrack被广泛运用到影视行业当中。 Xsens 荷兰Xsens的主要产品为MEMS传感器以及基于传感器的运动捕捉方案,其最早也做光学动捕方案,但随后又转型到了惯性动捕领域。 布塔 国内还有一家也在研究惯性全身动作捕捉的公司——布塔,据了解,他们研究的动捕技术能够在很短的时间内通过一个简单的动作就可以完成动作的校准。
随着VR行业的发展,VR在影视、游戏、头显、手柄、摄像头、定位技术、动捕技术、分发平台等垂直领域的划分越来越明确,行业者在各自领域里的努力也是有目共睹的。 专注于基础设施的研发与推广 ZVR用产品与技术说话 目前,ZVR正专注于基础设施的研发与推广,主要产品有三款:红外光学动捕系统悟空、VR开发中间件临境空间™和可提供六自由度交互的VR载具天蝎座。 随着工具的开发与完善,目前,临境空间™还可为手势、手柄、动捕等提供相关服务,已经成为了一个工具集。 而要实现这一点,郭伟认为,光学技术是最佳方式。 “在我看来,光学动捕是提升VR沉浸感的最佳方式,但它需要创新。 目前有许多国内光学动捕技术研发公司的做法是模仿以Optitrack、Vicon为代表的光学动捕技术。