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将小马丁·路德·金带到VR-part2

2020-03-25 12:05:27

您使用什么技术来做到这一点?

金博士是使用Digital Domain的假面舞会系统创建的,该系统结合了高端性能捕获(身体和面部的同时运动捕获),机器学习和专有软件来创建3D基本模型。之后,艺术家使用Maya和Houdini完善了King博士的身体和面部,然后将模型添加到位于Unreal Engine中的历史悠久的National Mall版本中。 还开发了实时渲染工具,以在基于位置的体验的背景下运行,从而确保观看者可以使用单个GPU看到最真实的Dr. King博士,而不必像背包那样笨重地穿上装备。完整的体验可以无线操作,而无需与PC捆绑在一起,从而将其与其他基于位置的体验分开。

马丁路��德金VR (2)

您是如何建造King博士的?

1963年8月,Digital Domain开始铸造一个大小和形状与King博士相似的表演者,以重塑他的身体动作。金庄园建议其官方演说家斯蒂芬·弗格森(Stephon Ferguson),在过去的十年中,他一直在公开地重新演说“我有一个梦想”,因为他可以匹配这些特征并为金博士在演讲中的手势提供现实的参考。 弗格森的表演是使用伪装技术在Digital Domain上录制的,伪装技术是一种运动捕捉系统,旨在跟踪对象身体和面部的微小细节。面部扫描与机器学习相结合,还对另一个人执行,以将毛孔级别的细节构建到基本模型中。通过这些桥扫描,团队可以比较眼睛位置,头骨形状,ek骨和鼻and位置,肤色和血液流向金博士当前的身材。 然后将这些元素提供给DD艺术家,他们采用了模型(现已完成50%的制作),并开始添加King博士独特的视觉特征。在此过程中提供帮助。

马丁路德金VR (3)

由于我们的身体和面部每个月都在变化,因此这是在特定日期准确描绘金博士的唯一方法。除了不同的角度之外,该团队还提供了尽可能多的彩色照片,因为不同于许多主要是黑白的旧镜头,VR体验将是全彩色的。结果是历史上准确的娱乐活动,使其实时3D匹配了他的特征和习惯。 对性能的深入研究:在Dimensional Imaging中,Digital Domain跟踪了弗格森在做出某些单词时面部和眼睛如何移动。 为了帮助他,他给了他一个生字的发音,这是愚蠢的句子,旨在推动嘴巴并激活脸部所有肌肉。在进行尺寸成像(Di4D)会议之后,弗格森返回了DD PCS(数字域性能捕获阶段),在他的脸上画了一个点标记,并为他安装了头戴式摄像头(HMC)。特定于DD的此标记集包括大约190个点,这些点被应用于面部。使用以60fps运行的HMC

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Stephon提供了与Di4D相同的性能。借助DD的机器学习(ML)团队编写的软件中的HMC性能和Di4D性能,该团队能够快速,高精度地将2D视频数据与3D模型数据相关联。然后,弗格森(Ferguson)穿着运动捕捉服,并要求朗诵完整的“我有一个梦想”演讲-全部16分钟。弗格森使用视频参考资料,进行了肢体和语音的演讲。DD使用此面部和身体捕获,将他的面部表情同步并映射到King博士当前的数字相似度,而动画团队审查并调整了他的表情以使其匹配。ML软件为动画师提供了一个绝佳的起点,他们花费了大部分时间在数字化King博士中添加了细微差别。

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