机器学习驱动的自动化：动画的未来
已发表: 2019-05-23通过 The Graphics Group 向世界介绍了 3D 动画
21 世纪的 3D 角色不再是三角形和多边形等的混合体
机器不再只是简单地学习，而是想象
华特迪士尼是动画主流化的代名词。 他是一个超越时代的有远见的人。 他的创造力和想象力将基于鼠标和鸭子的简单二维角色变成了价值数十亿美元的企业集团。
然而，当时的动画曾经是一项劳动密集型的工作，动画师/漫画家必须逐帧绘制整部电影。
CGL的由来
直到 1972 年，来自犹他大学的两名研究人员 Ed Catmull 和 Fred Parke 制作了一段 Catmull 左手的电脑动画短片。 他们结合了 350 个三角形和多边形来创建手部的 3D 模型，然后使用 Catmull 自己创建的程序对其进行动画处理。
这是一个史无前例的发展，卡特莫尔很快就遇到了迪士尼的决策者，试图就他的程序和动画技术达成协议，但是，他们希望将计算机用于动画。
在被迪士尼拒绝后，卡特穆尔在纽约理工学院开发了计算机图形实验室 (CGL)，并在卢卡斯影业（星球大战系列的创作者）建立了图形集团。 该计算机部门随后被苹果公司收购，并更名为皮克斯。
这就是将世界引入 3D 动画的方式。
3D动画
传统上，3D 动画是一个复杂且昂贵的过程，需要大量时间并涉及多个准备阶段。 为了让角色在屏幕上移动，动画师首先创建精确雕刻的 3D 网格，为皮肤加权、装配和变形做好准备。
然后定义解剖结构，并确定运动参数（手动或通过实景镜头的动作捕捉）。 接下来是为角色添加骨架的繁琐过程，称为装配。 绑定是动画师工作中最具挑战性和最耗时的部分，必须经过深思熟虑并精确完成。
21 世纪的 3D 角色不再是三角形和多边形等的混合体，而是通常以如此精确的方式创建的逼真角色，以至于粗略的一瞥甚至可能不足以区分真实和动画。
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动画中的人工智能
然而，近年来见证了深度学习和基于人工智能的工具的快速发展，这些工具将把当代动画的范围扩大到看不见的水平。
Norah AI 是 Absentia 最近推出的一款开创性的动画工具。 这个未来派工具迅速将动画和游戏设计技术带入人工智能领域。 Norah AI 有助于快速创建各种游戏组件，例如 3D 模型和动画、游戏几何、故事集成和纹理。
所有这些事情都是在尽可能少的人为参与的情况下完成的。 Norah AI 的原始版本带有 Auto Rig 工具、人体运动模拟和混合以及可以处理各种 3D 动画和游戏设计要求的运动编辑器。
Norah 利用最先进的深度学习和生成模型，使她能够创建看起来逼真且流畅的复杂动画。 令人印象深刻的是，Norah 接受了 50 万个动画帧的训练。 这种广泛的机器学习使诺拉成为各种动作的专家，包括舞蹈和战斗动画等复杂活动。
机器不再只是简单地学习，而是想象。
人工智能动画的未来
那一天可能不远了，我们去电影院坐下来看一部由人工智能概念化、由机器人表演、动画以及深度学习算法渲染的电影。
如此巨大的人工智能驱动的动画自动化确实让人思考算法、人工智能工具和机器人是否会开始主导电影业，就像他们接管工厂和客户服务职责的方式一样。 反对者甚至可能会争论动画作为一种艺术的终结。
确实有些任务不再需要手动执行，而人工智能自动化做得更好，但是，更需要能够训练深度学习算法来执行日常任务（例如使数字角色看起来）的人才逼真。
这将使创意艺术家能够在逐帧编辑过程中花费更少的时间，并专注于更有趣的事情。
人工智能只是自动化动画任务，因此动画师不必逐帧绘制。 基于人工智能的高级算法能够自动渲染高级视觉效果。
综上所述
全球动画产业将在 2019 年和 2020 年突破 2650 亿美元大关。预计到 2022 年底，全球 3D 动画市场规模将达到 268 亿美元。
据报道，该行业在 2017-2022 年的预测期内以 14.5% 的复合年增长率增长。 早在 2017 年，市场规模仅为 136 亿美元。 市场暴涨的原因是对动漫电影和内容的消费和需求的快速上升。
随着虚拟现实和增强现实技术以及 3D 游戏的普及，由机器学习驱动的动画流程自动化将成为动画行业的标准。 好消息是，这种 AI 转型只会为动画师带来更多工作，不会让任何人被解雇。