Intel'in Maskeli İnsanoid Kontrolcüsü: Fiziksel Olarak Gerçekçi ve Yönlendirilebilir İnsan Hareketi Üretimine Yeni Bir Yaklaşım

Araştırmacılar Intel Laboratuvarları, akademik ve endüstri uzmanlarıyla işbirliği içinde, seyrek, çok modlu girdilerden gerçekçi ve yönlendirilebilir insan hareketi oluşturmak için çığır açan bir teknik tanıttı. Çalışmaları, Avrupa Bilgisayarla Görme Konferansı (ECCV 2024), yüksek boyutlu insansı karakterlerde doğal, fiziksel temelli insan davranışları oluşturmanın zorluklarının üstesinden gelmeye odaklanmaktadır. Bu araştırma, Intel Labs'ın bilgisayarlı görme ve makine öğrenimini geliştirme yönündeki daha geniş kapsamlı girişiminin bir parçasıdır.

Intel Labs ve ortakları yakın zamanda şunları sundu: ECCV 2024'te altı son teknoloji makaletarafından düzenlenen birinci sınıf bir konferanstır. Avrupa Bilgisayar Görüntüleme Derneği (EKVA).

Kağıt Çok Modlu Girdilerden Fiziksel Olarak Gerçekçi ve Yönlendirilebilir İnsan Hareketleri Üretmek metinden görüntüye modelleri istem tabanlı kırmızı takım saldırılarından korumak için yeni bir savunma stratejisi ve bu modellerde mekansal tutarlılığı iyileştirmek için tasarlanmış büyük ölçekli bir veri kümesinin geliştirilmesi de dahil olmak üzere sergilenen yenilikler. Bu katkılar arasında, makale Intel'in üretken modellemeyi ilerletmeye olan bağlılığını ve önceliklendirmeyi vurgulamaktadır sorumlu AI uygulamaları.

Çok Modlu Girdileri Kullanarak Gerçekçi İnsan Hareketleri Üretme

Intel'in Maskeli İnsansı Denetleyicisi (MHC), simüle edilmiş fizik ortamlarında insan benzeri hareketler üretmek için tasarlanmış çığır açıcı bir sistemdir. Tamamen ayrıntılı hareket yakalama verilerine yoğun bir şekilde dayanan geleneksel yöntemlerin aksine, MHC çeşitli kaynaklardan gelen seyrek, eksik veya kısmi giriş verilerini işlemek için oluşturulmuştur. Bu kaynaklar, yalnızca el veya baş hareketlerini izleyebilen VR denetleyicileri; yalnızca üst düzey gezinme komutları veren joystick girişleri; belirli vücut parçalarının gizlenebileceği video izleme; veya hatta metin istemlerinden türetilen soyut talimatlar içerebilir.

Teknolojinin yeniliği, verilerin eksik veya tamamlanmamış olduğu boşlukları yorumlama ve doldurma yeteneğinde yatmaktadır. Bunu Intel'in adlandırdığı şekilde başarmaktadır Yakala, Birleştir ve Tamamla (CCC) yetenekleri:

• Yakalamak: Bu özellik, sistem başarısız bir durumda başladığında, örneğin düşen bir insansı karakter gibi, kesintiler meydana geldiğinde MHC'nin hareketini kurtarmasını ve yeniden senkronize etmesini sağlar. Sistem, hareketlerini hızla düzeltebilir ve yeniden eğitim veya manuel ayarlamalar olmadan doğal hareketine devam edebilir.
• Birleştirmek: MHC, farklı hareket dizilerini bir araya getirebilir, örneğin bir eylemden (örneğin, el sallama) gelen üst vücut hareketlerini başka bir eylemden (örneğin, yürüme) gelen alt vücut hareketleriyle birleştirebilir. Bu esneklik, mevcut hareket verilerinden tamamen yeni davranışların oluşturulmasına olanak tanır.
• Tamamla: Kısmi vücut hareketi verileri veya belirsiz üst düzey yönergeler gibi seyrek girdiler verildiğinde, MHC hareketin eksik kısımlarını akıllıca çıkarabilir ve üretebilir. Örneğin, yalnızca kol hareketleri belirtilirse, MHC fiziksel dengeyi ve gerçekçiliği korumak için karşılık gelen bacak hareketlerini otonom olarak üretebilir.

Sonuç, eksik veya yetersiz belirtilen yönergelerle bile pürüzsüz, gerçekçi ve fiziksel olarak doğru hareketler yaratabilen son derece uyarlanabilir bir hareket oluşturma sistemidir. Bu, MHC'yi oyun, robotik, sanal gerçeklik ve yüksek kaliteli insan benzeri hareketin gerekli olduğu ancak giriş verilerinin sınırlı olduğu her türlü senaryodaki uygulamalar için ideal hale getirir.

MHC'nin Üretken Hareket Modelleri Üzerindeki Etkisi

Maskeli İnsanoid Denetleyici (MHC), Intel Labs ve işbirlikçilerinin, metinden görüntüye ve 3 boyutlu nesil Görevler. ECCV 2024'te tartışıldığı üzere, bu yaklaşımın gerçekçi insan hareketinin üretilmesinin hayati önem taşıdığı robotik, sanal gerçeklik, oyun ve simülasyon gibi endüstriler için önemli etkileri vardır. Çok modlu girdileri dahil ederek ve denetleyicinin hareketler arasında sorunsuz bir şekilde geçiş yapmasını sağlayarak, MHC sensör verilerinin gürültülü veya eksik olabileceği gerçek dünya koşullarını işleyebilir.

Intel Labs'ın bu çalışması, metinden görüntüye modeller için yeni savunmaları ve görüntü oluşturmada mekansal tutarlılığı iyileştirme tekniklerinin geliştirilmesi gibi ECCV 2024'te sunulan diğer gelişmiş araştırmaların yanında yer almaktadır. Bu gelişmeler birlikte, Intel'in güvenli, ölçeklenebilir ve sorumlu AI teknolojileri geliştirmeye odaklanarak bilgisayarlı görüş alanındaki liderliğini sergilemektedir.

Sonuç

Intel Labs ve akademik işbirlikçileri tarafından geliştirilen Maskeli İnsansı Denetleyici (MHC), insan hareketi üretimi alanında kritik bir adım ileriyi temsil ediyor. Çok modlu girdilerden gerçekçi hareketler üretmenin karmaşık kontrol sorununu ele alarak MHC, VR, oyun, robotik ve simülasyonda yeni uygulamalar için yol açıyor. ECCV 2024'te yer alan bu araştırma, Intel'in sorumlu yapay zeka ve üretken modellemeyi ilerletme konusundaki kararlılığını göstererek çeşitli alanlarda daha güvenli ve daha uyarlanabilir teknolojilere katkıda bulunuyor.