Какие алгоритмы машинного обучения используются для создания реалистичных анимаций животных?

Для создания реалистичных анимаций животных используются различные алгоритмы машинного обучения, среди них:

• Haar Cascades и HOG. aidive.org Традиционные методы машинного обучения для идентификации лиц и объектов на фото. aidive.org
• Сверточные нейронные сети (CNN). aidive.org Применяются для отслеживания элементов и поз. aidive.org Например, модели MTCNN или OpenPose понимают, какое положение занимают объекты в пространстве. aidive.org
• Генеративные состязательные сети (GAN). aidive.org Используются для создания новых изображений и видео. aidive.org Например, модели типа First Order Motion Model могут создавать анимацию, основываясь на заданных движениях. aidive.org
• RNN и LSTM. aidive.org Рекуррентные сети помогают моделировать последовательность движений. aidive.org
• Глубокое обучение для интерполяции. aidive.org Алгоритмы типа DAIN или Depth-Aware Video Frame Interpolation помогают в создании плавных переходов между кадрами. aidive.org
• Motion Capture Data. aidive.org Модель обучается на информации о движении человека, а затем воссоздаёт анимацию. aidive.org
• StyleGAN и другие модели создания изображений. aidive.org Помогают генерировать качественные анимации, учитывая контекст и стиль фотографии. aidive.org

Также для создания анимаций животных используется система Pixar's Genesis, которая применяла алгоритмы машинного обучения для генерации 3D-моделей животных и других существ. collby.ru