元宇宙这个玩意到底啥动捕技术就是一个不可或缺的拼图

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宙领域中的“重要拼图”之一。动捕技术在数字化技术中扮演着不可或缺的角色。在影视制作中,我们可以看到很多酷炫的特效,这正是动捕技术的功劳。将演员的动作捕捉下来,通过渲染处理呈现出神奇效果,惊艳全场。

 

但不仅如此,动捕技术在游戏行业中也得到了广泛应用。通过采集真人演员的动作数据,将其绑定到游戏角色的骨骼上,让游戏角色呈现出真实的姿态、表情、重量和速度,让我们的游戏世界更加真实、震撼人心。

同时,伴随着“元宇宙”这个玩意的到来,动捕技术也在这个领域中扮演着重要的角色。因为它和引擎、传输、计算、显示等技术一样重要,是元宇宙领域中的“重要拼图”之一。作为元宇宙建设中的一部分,“动捕技术”在底层建设中扮演着重要的角色,可以说是这个“巨大拼图”中的一块重要拼图。对于整个数字化领域来说,“动捕技术”也是其中不可缺少的一部分。

动捕技术发展历程

早在1915年,动画大师Max Fleischer制作了一台放映机,这个放映机可以将胶片的内容显示到透光台上。凭借这台放映机,动画师可以清楚地观察角色的动作和造型,来更好地绘制角色动画。

 

随着时间的推移,“动捕技术”也得到了广泛的应用。1983年,加拿大思蒙弗雷泽大学的Tom Calvert在物理机械捕捉服装上取得了重大突破,这时的技术为我们呈现出了最早的“机械类捕捉技术”。同时,麻省理工学院也推出了一套基于LED的“木偶图像化”技术我了解到,早期光学动捕系统的雏形就是基于LED光源的“木偶图像化”技术。在最开始的阶段中,这个技术的应用范围仍然是比较有限的。但是,后来生物力学研究的出现,为这个领域的发展带来了新的契机。当动作捕捉技术和计算机图形技术的相遇,使得动捕数据变得更加易于获取,从而激发技术的更快发展,并开始广泛应用于电影和游戏工业。

我还了解到,90年代末,电影《指环王》成为了动捕技术在电影制作中首次现场应用的代表。动苏演员先驱Andy Serkis在拍摄现场,可以和其他演员一起互动,从而更好地表现出角色的感情和动作。这种互动为角色的塑造提供了更多的支持,因为只有当演员在表演过程中得到了其他演员的情绪和语言反馈时,自己才能更加真实地表达出角色的情感,使角色变得更加活灵活现,更有说服力。

除了电影,动作捕捉技术还被广泛地应用于游戏制作中。世嘉公司是游戏行业中的一个先锋,早在1994年推出的街机游戏《VR战士》就引入了动作捕捉技术来模拟游戏人物的行动。这种新概念对于那个时代的游戏制作来说,无疑是具有非凡的意义。

总的来说,动作捕捉技术的不断发展,已经为电影和游戏制作带来了积极的影响。随着技术的不断革新,相信这个领域中还有很多新的招数和可能性等待着我们去挖掘。

我认为,在游戏市场中,动作捕捉技术已经成为了一股清流,其逼真流畅的动作能够让一众玩家惊叹不已。我还记得,当南梦宫在隔年推出了《刀魂》时,作为自家动作捕捉技术的先锋军,他们也取得了成功。

如今,动作捕捉技术已经成为大型游戏工作室标配,通过利用动捕技术,真人和动画人物是同步的,游戏角色看起来更加真实、生动。这就是为什么我们可以在游戏中看到电影级水平的动作表演。

常见的动捕技术

随着技术的不断成熟,现在动作捕捉技术被应用到的领域也越来越广泛。从动画制作、人机交互、到机器人遥控、体育训练等方面,甚至现在的虚拟人直播也都是采用了动捕技术。

 

不同的使用场景需要采用不同的动捕技术路线。目前,常见的动捕技术包括光学动作捕捉技术、惯性动作捕捉技术以及视觉动作捕捉技术等。

光学动作捕捉技术是直接在人的身体上进行的,同时进行光学影像的记录。这种技术适用于少量参与者、大型运动场地以及需要高精度测量体积的场景。而惯性动作捕捉技术则是用在更小的空间中,通过小型传感器来记录身体的运动。而视觉动作捕捉技术则是使用摄像机记录人物的动作,适用于需要更大的场景和更多的参与者。

总的来说,动作捕捉技术的不断发展已经为不同的行业带来了巨大的影响,我很期待未来动捕技术的表现,相信会有更加多元化的应用领域出现。我了解到光学动捕技术是通过在人的身上标记点,在预设的摄像机前进行拍摄。通过不同摄像机角度成像的信息,预算出标记点的实际运动轨迹,最终输出运动信息。

相比之下,惯性动捕技术则需要在身上佩戴陀螺仪等设备,当人在运动时,这些设备也会跟着进行旋转。借助不同设备的旋转信息,以及相应的算法进行运动轨迹的推算和记录,从而实现动作的捕捉。

而视觉动作捕捉技术则是通过在特定区域内摆放多台摄像机来记录人体运动的轨迹。这个技术需要的器材相对较少,在表现更大型场景和多人运动时具有一定的优势。

总的来说,不同的动捕技术有各自的优点和适用范围。无论是光学、惯性还是视觉动作捕捉技术,在各自的应用场景中能够提供更加精准、真实的运动捕捉效果。

在研究动捕技术时,了解到有一种不需要标记和佩戴设备的普及型动捕技术,只需要在人的活动范围内设置摄像头进行录制,并通过特殊的AI算法进行信息识别和运动捕捉。

相对于光学和惯性动捕技术,这种技术成本低廉,更适合一般的消费者使用。虽然相比于前两者,精准度稍有逊色,但是它的便利性确实非常强大。

在影视工作室和游戏制作领域,动捕技术依然发挥着重要的作用。但是,其高昂的成本和研发难度限制了它在消费市场的普及。而随着AI技术的不断发展,这种不需要设备的普及型动捕技术的应用范围也在逐渐扩大。例如,在苹果和Meta等大厂的带动下,视觉动作捕捉技术也正在逐渐走向更加广泛的应用领域。

了解到,Meta在2019年公布了虚拟人头像系统,通过VR设备进行3D动捕技术还原真人形象,实现高度保真的肤色、纹理、毛发和微表情等细节,使得虚拟环境中的人物更加真实。

最近,Meta提出了一种新的解决方案,通过VR头显Quest,实现全身动捕,这意味着之前仅能进行面部表情的捕捉,现在可以捕捉全身的动作了。

这主要是因为这个方案采用了人工智能的预测能力,在上半身追踪方面,头显中的传感器会扫描人体姿态,并由人工智能算法进行预测,使得动作捕捉更加精准。

对于下半身追踪,它依靠Quest的激光跟踪技术来进行运动轨迹的测算。通过这项技术,用户可以自由行动,而头显中的传感器则会跟踪并记录所有的运动,从而实现全身动捕。

这种VR头显求解全身动捕的方案令人非常兴奋,它的推出将为虚拟现实技术的发展带来新的方向和机遇。

我认为,AI训练过程中获得的经验能够让虚拟世界中的双手准确地模拟现实世界的运动。例如,VR头显Quest可以通过摄像头观察到您的手臂、肘部和手掌,因此可以根据肌肉和骨骼结构准确估计上半身的姿势。

图片来源:Quest头显可实现全身动作捕捉

目前,Meta团队正在探索运用类似原理来制作逼真的全身虚拟人动画。他们使用人工智能通过收集追踪数据来训练QuestSim(AI引擎)。通过仅使用VR头显和两个传感器的数据,就可以实现全身动作捕捉的逼真效果。

研究人员根据172人各8小时的运动捕捉剪辑来制作人工生成的传感器数据进行训练。这样,他们就无需从头开始捕捉头显和身体运动的数据,训练更加高效。

动作捕捉剪辑包非常实用,因为它们帮助我们用现实世界的运动数据来训练人工智能引擎。这将使未来的虚拟现实技术更加逼真和智能。

我了解到,通过训练,QuestSim现在可以根据真实的头显和传感器数据来识别人体动作。甚至利用人工智能和预测技术,QuestSim还可以模拟没有实时传感器数据的身体部位的运动。

我发现,研究人员还进一步发现,即使不使用手柄,只需要头显的60个姿势(包含位置和方向数据),也能够重建各种运动姿态。这样的效果没有物理伪影,非常真实。

据中信证券预测,在未来的一段时间内,动作捕捉技术将在生物力学、工程应用、游戏、影视、VR等方向有进一步的发展和应用。在元宇宙的构建过程中,捕捉用户运动并将其实时映射到虚拟环境中将会成为一种重要的技术手段。

图片来源:AI引擎自我学习中

动捕技术的快速发展和进步意味着虚拟的世界将变得越来越真实,并且未来的体验将不仅仅局限于屏幕上的观看,而是能够让用户更加身临其境地感受虚拟环境中的一切。

我了解到,在生成虚拟世界中的表现方面,动作捕捉技术非常重要,它直接影响到用户体验的质量。而未来,动作捕捉技术将会有广泛的基础应用空间。

这篇文章来自于微信公众号“MetaPost”(ID:MetaPost23),作者是MetaPostOfficial。

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