Какие алгоритмы машинного обучения применяются для создания анимационных стикеров?

Для создания анимационных стикеров и анимации в целом используются разные алгоритмы машинного обучения, например:

• Генеративно-состязательные сети (GANs). kurshub.ru www.videoneuron.ru Работают по принципу «соревнования» между двумя нейросетями: одна создаёт изображения, а другая пытается отличить их от реальных. www.videoneuron.ru GANs анализируют огромные базы существующих текстур и генерируют новые, сохраняя физически корректные свойства материалов и их взаимодействие со светом. kurshub.ru
• Рекуррентные сети (RNN, LSTM). vc.ru Запоминают контекст и подходят для работы с последовательностями, такими как движения. vc.ru Применяются для синтеза плавных анимаций, создания «бесконечных» движений, которые выглядят связно и логично. vc.ru
• Трансформеры. vc.ru Обрабатывают большие объёмы данных и знают, где надо «сжать», а где «разжать» информацию. vc.ru Применяются для генерации сценариев, создания реалистичной (или стилизованной) анимации на основе текстового описания. vc.ru

Некоторые программы и платформы, использующие алгоритмы машинного обучения для создания анимации: Adobe Character Animator, DeepMotion, Runway ML, NVIDIA Omniverse и Artbreeder. kurshub.ru www.videoneuron.ru