Motion Capture und Animation für Jedermann basierend auf AI

AI Quick Summary

Neueste AI Algorithmen ermöglichen es, die 3D Bewegung von Personen aus einfachen Videosequenzen zu ermitteln. Dieses Projekt soll untersuchen, inwieweit diese Lösungen für die Computeranimation geeignet sind. Ausgangslage und ProblemstellungMotion Capture ist ein wichtiger Prozess in der Computeranimation, Filmproduktion, Sportanalyse und ähnlichen Anwendungen. Dabei können z.B. virtuelle Charaktere durch Aufzeichnung der realen Bewegung von Menschen (z.B. Schauspieler) bewegt werden. Jedoch sind professionelle Motion Capture Systeme extrem teuer (z.B. Vicon >100kCHF) und daher Produktionen mit grossem Budget vorbehalten. Auf der anderen Seite bieten neuartige neuronale Netze (z.B. VideoPose3D) die Möglichkeit, 3D Motion Capture anhand von einfachen Videosequenzen durchzuführen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten in der low-cost Produktion als auch völlig neue Anwendungsbereiche. Dieses Projekt soll Motion Capture mittels VideoPose3D im Hinblick auf low-cost Computeranimation untersuchen und baut auf ein vorangegangenes Projekt im Anwendungsgebiet Sportanalyse auf (Code, Scripts, etc. sind z.T. vorhanden).Ziel der Arbeit und erwartete ResultateSystematische Untersuchung von VideoPose3D im Hinblick auf low-cost Motion AnimationKonvertierung der Bewegungsdaten von VideoPose3D in ein gängiges Format der ComputeranimationIntegration in Animationssoftware (z.B. Unity, Blender)Design von eigenen Bespielen der Computeranimation, sowie deren Implementierung und AuswertungGewünschte Methoden, VorgehenImplementierung und Test der experimentellen Software Pipeline (VideoPose3D, Konvertierung, Unity)Konzeption der UntersuchungenDesign und Produktion eigener BeispieleAuswertung und DokumentationKreativität, Varianten, Innovation:Eigene Konzeption der UntersuchungenDesign der TestbeispieleExperimente mit Cutting Edge Technologie

Project Idea Metadata

• Project Idea Name: Motion Capture und Animation für Jedermann basierend auf AI
• Date: 6/21/2022 1:55:52 PM
• Administrators:
  • Aljosa Smolic

Project Idea Description

Ausgangslage und Problemstellung

Motion Capture ist ein wichtiger Prozess in der Computeranimation, Filmproduktion, Sportanalyse und ähnlichen Anwendungen. Dabei können z.B. virtuelle Charaktere durch Aufzeichnung der realen Bewegung von Menschen (z.B. Schauspieler) bewegt werden. Jedoch sind professionelle Motion Capture Systeme extrem teuer (z.B. Vicon >100kCHF) und daher Produktionen mit grossem Budget vorbehalten. Auf der anderen Seite bieten neuartige neuronale Netze (z.B. VideoPose3D) die Möglichkeit, 3D Motion Capture anhand von einfachen Videosequenzen durchzuführen. Dies eröffnet neue Möglichkeiten in der low-cost Produktion als auch völlig neue Anwendungsbereiche. Dieses Projekt soll Motion Capture mittels VideoPose3D im Hinblick auf low-cost Computeranimation untersuchen und baut auf ein vorangegangenes Projekt im Anwendungsgebiet Sportanalyse auf (Code, Scripts, etc. sind z.T. vorhanden).

Ziel der Arbeit und erwartete Resultate

• Systematische Untersuchung von VideoPose3D im Hinblick auf low-cost Motion Animation
• Konvertierung der Bewegungsdaten von VideoPose3D in ein gängiges Format der Computeranimation
• Integration in Animationssoftware (z.B. Unity, Blender)
• Design von eigenen Bespielen der Computeranimation, sowie deren Implementierung und Auswertung

Gewünschte Methoden, Vorgehen

• Implementierung und Test der experimentellen Software Pipeline (VideoPose3D, Konvertierung, Unity)
• Konzeption der Untersuchungen
• Design und Produktion eigener Beispiele
• Auswertung und Dokumentation

Kreativität, Varianten, Innovation:

• Eigene Konzeption der Untersuchungen
• Design der Testbeispiele
• Experimente mit Cutting Edge Technologie

Neueste AI Algorithmen ermöglichen es, die 3D Bewegung von Personen aus einfachen Videosequenzen zu ermitteln. Dieses Projekt soll untersuchen, inwieweit diese Lösungen für die Computeranimation geeignet sind.