Mengotomatiskan pencocokan material untuk film dan video game
Ai

Mengotomatiskan pencocokan material untuk film dan video game


Keterangan: Ini bukan foto – setiap objek dalam gambar ini dibuat secara otomatis dan diberi tekstur menggunakan perangkat lunak MATch yang dikembangkan di MIT. Kredit: Institut Teknologi Massachusetts

Sangat sedikit dari kita yang bermain video game atau menonton film penuh gambar yang dibuat oleh komputer pernah meluangkan waktu untuk duduk dan menghargai semua hasil karya yang membuat grafik mereka begitu mendebarkan dan imersif.

Salah satu aspek kunci dari ini adalah tekstur. Gambar glossy yang kita lihat di layar sering kali ditampilkan dengan mulus, tetapi membutuhkan banyak pekerjaan di belakang layar. Ketika studio efek membuat adegan dalam program desain yang dibantu komputer, mereka pertama-tama memodelkan 3-D semua objek yang mereka rencanakan untuk diletakkan di tempat kejadian, dan kemudian memberikan tekstur pada setiap objek yang dihasilkan: misalnya, membuat meja kayu tampak seperti glossy, polished atau matte.

Jika seorang desainer mencoba untuk membuat ulang tekstur tertentu dari dunia nyata, mereka mungkin menemukan diri mereka menggali secara online mencoba menemukan pasangan yang cocok yang dapat digabungkan untuk adegan tersebut. Tetapi sebagian besar waktu Anda tidak bisa hanya mengambil foto suatu objek dan menggunakannya dalam sebuah pemandangan — Anda harus membuat satu set “peta” yang mengukur properti yang berbeda seperti tingkat kekasaran atau cahaya.

Ada program yang telah membuat proses ini lebih mudah dari sebelumnya, seperti perangkat lunak Adobe Substance yang membantu mendorong kehancuran fotorealistik Las Vegas dalam “Blade Runner 2049.” Namun, apa yang disebut program “prosedural” ini bisa memakan waktu berbulan-bulan untuk mempelajarinya, dan masih melibatkan berjam-jam atau bahkan berhari-hari untuk membuat tekstur tertentu.

Sebuah tim yang dipimpin oleh peneliti dari MIT’s Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) telah mengembangkan pendekatan yang menurut mereka dapat membuat tekstur menjadi lebih tidak membosankan, hingga Anda dapat mengambil gambar dari sesuatu yang Anda lihat di toko, lalu pergi. buat ulang materi di laptop rumah Anda.

“Bayangkan bisa mengambil foto celana jins yang kemudian dapat Anda pakai untuk karakter Anda dalam sebuah video game,” kata Ph.D. mahasiswa Liang Shi, penulis utama makalah tentang proyek “MATch” baru. “Kami yakin sistem ini akan semakin menutup celah antara ‘virtual’ dan ‘kenyataan’.”

Mengotomatiskan pencocokan material untuk film dan video game

Bahkan desain sepatu kulit yang sederhana dapat terdiri dari lusinan tekstur yang berbeda. Kredit: Institut Teknologi Massachusetts

Shi mengatakan bahwa tujuan MATch adalah “secara signifikan menyederhanakan dan mempercepat pembuatan bahan sintetis menggunakan pembelajaran mesin.” Tim mengevaluasi MATch pada material sintetis yang dirender dan material nyata yang ditangkap kamera, dan menunjukkan bahwa MATch dapat merekonstruksi material secara lebih akurat dan pada resolusi yang lebih tinggi daripada metode canggih yang ada.

Kolaborasi dengan para peneliti di Adobe, salah satu elemen intinya adalah perpustakaan baru yang disebut “DiffMat” yang pada dasarnya menyediakan berbagai blok bangunan untuk membangun bahan bertekstur berbeda.

Kerangka kerja tim melibatkan lusinan yang disebut “grafik prosedural” yang terdiri dari node berbeda yang semuanya bertindak seperti filter mini-Instagram: Mereka mengambil beberapa masukan dan mengubahnya dengan cara artistik tertentu untuk menghasilkan keluaran.

“Sebuah grafik secara sederhana mendefinisikan cara untuk menggabungkan ratusan filter untuk mencapai efek visual yang sangat kompleks, seperti tekstur tertentu,” kata Shi. “Jaringan neural memilih kombinasi node filter yang paling tepat hingga benar-benar cocok dengan tampilan gambar masukan pengguna.”

Ke depan, Shi mengatakan bahwa Adobe tertarik untuk memasukkan pekerjaan tim ke dalam versi Substance yang akan datang. Untuk langkah selanjutnya, tim ingin lebih dari sekadar memasukkan satu sampel datar, dan sebagai gantinya dapat menangkap materi dari gambar objek melengkung, atau dengan beberapa materi dalam gambar.

Mereka juga berharap untuk memperluas jaringan pipa untuk menangani material yang lebih kompleks yang memiliki sifat berbeda tergantung pada bagaimana penunjuknya. (Misalnya, dengan sepotong kayu Anda dapat melihat garis-garis mengarah ke satu arah “dengan serat”; kayu lebih kuat dengan serat dibandingkan dengan “melawan serat”).


Kecerdasan buatan untuk grafik komputer yang lebih baik


Informasi lebih lanjut:
MATch: Grafik Material yang Dapat Dibedakan untuk Penangkapan Material Prosedural. people.csail.mit.edu/liangs/papers/ToG20.pdf

Disediakan oleh Massachusetts Institute of Technology

Kisah ini diterbitkan ulang atas izin MIT News (web.mit.edu/newsoffice/), situs populer yang meliput berita tentang penelitian, inovasi, dan pengajaran MIT.

Kutipan: Mengotomatiskan pencocokan material untuk film dan video game (2020, 11 Desember) diambil pada 11 Desember 2020 dari https://techxplore.com/news/2020-12-automating-material-matching-movies-video-games.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Toto SGP