Компьютерная анимация *

Parallax 3D

Статья описывает проект, который представляет из себя систему отслеживания положения головы человека и изменение относительно этого положения виртуальной точки наблюдения с сохранением территории наблюдения в виде постоянной.

Замечания о математике, алгоритмах и методах, применяемых при компьютерной симуляции флюидов (например, огня и дыма) в режиме реального времени.

Исходный код к этой статье выложен на GitHub.

Огонь как явление очень интересен с точки зрения компьютерной графики. Раньше огонь было принято имитировать. Например, в фильме «Властелин колец» Питера Джексона для изображения огня использовались спрайты с огромным количеством дыма (на тот момент симуляция флюидов обходилась слишком дорого, даже при бюджете блокбастера). Когда требовалось моделировать огонь в режиме реального времени, например, в видеоиграх, использовались почти исключительно нефизические подходы.

Я инди разработчик, у игры еще нет названия. Больше информации можно получить в предыдущих статьях.

— Воплощаю мечту, создавая игру  
— Воплощаю мечту, создавая игру. Часть 2-я.

В статье я расскажу свой небольшой опыт работы с диалогами и озвучкой с применением нейросети. Результат меня расстроил. Будут представлены примеры как это выглядит непосредственно в разрабатываемой игре.

В этой статье мы расскажем Вам идею о том, как заставить манекена в Unreal Engine 5 повторять движения за человеком в кадре при помощи Python, нейронных сетей и API-запросов, а также поделимся наработками проекта “Виртуальный аватар без мокап-костюма”.

WebGPU — это мощный GPU-API для веба, поддерживает продвинутые рендеринговые конвейеры и вычислительные конвейеры GPU. WebGPU ключевым образом отличается от WebGL своей поддержкой вычислительных шейдеров и буферов хранения данных. В WebGL такие возможности отсутствуют, а WebGPU, в свою очередь, позволяет целиком выполнять в браузере мощные приложения, требующие вычислений на GPU. Речь может идти о самых разных приложениях, от GPGPU (напр., симуляции, обработка/анализ данных, машинное обучение, т.д.) до конвейеров рендеринга на основе GPU-вычислений — а также о многих других приложениях в этом спектре.

В этой статье мы оценим вычислительную мощность WebGPU, сравнив её с показателями Vulkan. Для этого мы реализуем классический алгоритм «марширующие кубы» (Marching Cubes) для WebGPU. Алгоритм марширующих кубов почти без оговорок относится к чрезвычайно параллельным, в составе этого алгоритма выполняется два глобальных шага редукции, необходимых для синхронизации местоположений рабочих элементов и вывода потоков. Поэтому данное решение — отличный вариант GPU-параллельного алгоритма, который стоит первым делом попробовать на новой платформе. Дело в том, что он достаточно сложен, чтобы API испытал давление сразу по нескольким направлениям сверх элементарных параллельных операций диспетчеризации в ядре. При этом он не столь сложен, чтобы на его реализацию требовалось существенное время, а также он не превращается в узкое место из-за ограничения производительности ЦП.

Привет, Хабр! Сегодня поговорим о фронтенде, а точнее, о способах улучшения веб-приложения. В этом могут помочь JS-библиотеки для анимации. В подборке их пять, но если вы знаете и другие, причём те, что применяете в работе сами, расскажите о них в комментариях.

Японская манга имеет уникальный и узнаваемый стиль, который после переняла и японская мультипликация, знакомая миру под именем «аниме», и всевозможные игры. В современности «аниме-стилистику» активно используют не только японцы, но и зарубежные создатели контента: она получила любовь и признание по всему миру. 

Первая часть анимирования 3d-персонажа в Unity3d. В статье скачаем 3d-модель персонажа, скачаем скелетные анимации и импортируем их в проект unity.

Большеглазые тонкие красавицы и изящные, андрогинного вида юноши уже стали маркером аниме-индустрии, особенно сегмента, рассчитанного на девушек («сёдзё»). В Японии эти образы имеют вполне конкретные названия — «бисёдзё» для прекрасных дев, и «бисёнен» — для хрупких красивых юношей.

Все любят красивую и качественную графику, но обычно такая графика весит много и влечёт проблемы с её добавлением в дистрибутив проекта. А, возможно, и доработки по внешней загрузке или самое частое — сжатие с потерей качества. Каждый дизайнер хоть раз, да говорил «Вот бы можно было и качество сохранить, и отдать разработчикам легкие файлы…». Сегодня нет классных AI-решений для этой задачи, но в этой статье мы расскажем о том, как нам удаётся значительно ужимать графику с использованием растровых и векторных элементов, содержащей альфа-канал.

В статье мы ответим на следующие вопросы: Какой формат анимации с растровыми элементами выбрать для использования в мобильном приложении? Как уменьшить вес файла и не потерять качество картинки? И как со всем этим связаны Lottie-анимации?

Эд Катмулл — один из основоположников современной компьютерной графики. Он создал Z-buffer и наложение текстур. Возглавил разработку стандарта киноиндустрии Renderman, использующегося для создания визуальных эффектов. Катмулл соосновал студию Pixar. За свою карьеру он получил четыре «Оскара» и премию Тьюринга за выдающийся вклад в области информатики.

В ноябре 2022 года мы задали себе задачку: можно ли запрограммировать анимацию, воспроизводимую в режиме реального времени как обычный короткий мультик, но с условием, что файл должен быть не больше 8 килобайт. При этом цель считалась бы достигнутой, если бы у нас получилась нормальная графика, анимация, режиссёрская и операторская работа, а ещё подходящая музыка. Да, 8 килобайт — на секундочку, в два с лишним раза меньше этого поста. Мы не представляли, насколько это вообще возможно, так что оставалось только попробовать.

В апреле 2023 года, спустя несколько месяцев работы, мы, наконец, выкатили ленту Барашек и цветок. Можете сами скачать его или проследить на YouTube ход выполнения программы.

Нас многие спрашивали, как нам удалось создать нечто подобное. В статье будут объяснены технические детали и те ограничения, которые пришлось учитывать при проектировании перед выводом этого проекта в продакшен. Кроме того, мы выложили весь исходный код на GitHub.

Привет, Хабр! Я Михаил Солуянов, ведущий разработчик в МТС Авто — занимаюсь генерацией синтетических изображений для обучения нейросетей. В рабочее время я Unity-разработчик, а в свободное — инди-аниматор мультфильмов. Сегодня расскажу о том, как сделать складки на одежде без симуляции ткани в Blender.

В 2020 году я сделал мультфильм «Мышиный Новый год» (ru, en), который попал на фестиваль Giffoni-50 — один из самых крутых фестивалей, специализирующихся на детской анимации. В мультфильме у меня были герои — антропоморфные мыши в миниатюрных одеждах. И мне захотелось добавить им складки на одежде, которые правдоподобно реагировали бы на их движения. Расскажу о том, как использовал Tension Map и почему перешёл в итоге на Geometry Nodes. Поехали!

«Через 10 лет нам всем шибздец». Такой комментарий я встретил под своим предыдущим постом, когда пытался провести эксперимент: написать песню на русском и сделать видео при помощи нейронных сетей. И я задумался: а что, если сравнить процесс генерации видео нейронными сетями и создания моушн-дизайна человеком под конец этого года? Сколько времени это занимает, из каких этапов состоит процесс и какова стоимость? Может быть, не все так однозначно, или, наоборот, не нужно ждать целых 10 лет. Вы сможете увидеть результат созданной анимации человеком и искусственным интеллектом из одной и той же картинки, чтобы сделать выводы самостоятельно.

Привет, Хабр. Меня зовут Алексей, я разрабатываю мобильные приложения на Flutter в Пиробайте. Помимо этого увлекаюсь моушн-дизайном. В прошлый раз рассказывал о том, почему Flutter Web (не) мертв. Сегодня предлагаю продолжить наш тру-крайм в мире разработки и снова узнать кто кого убил, за что убил и убил ли вообще. Наш сегодняшний герой — инструмент для создания анимации Rive. 

Если в предыдущей статье главная жертва была в общем-то беззащитна и легко пала под натиском убийцы, то в этот раз все гораздо сложнее и запутаннее: противостояние этих двух платформ — Lottie и Rive — можно назвать напряженным психологическим триллером о политике. И я сейчас объясню почему.

Lottie — крайне полезный инструмент для создания анимации, однако далеко не идеальный. А когда у основного игрока начинают появляться проблемы, появляются те, кто с удовольствием начинают на него давить. Медленно, но верно подтачивая ноги глиняного колосса.

Если никто не подведёт итог под историей Macromedia Flash, она рискует затеряться в хламе IT-подвала. Напомню, что “волшебный” плагин Flash player стоял практически на всех компьютерах мира. И в какой-то момент именно эта технология была лучшей для анимации, игр и мультимедиа. В этой статье я расскажу историю технологии и добавлю историю от лица разработчика: что мы создавали, как работали,  плюсы минусы самой платформы и ключевые события. Ну и главное, почему Flash взлетела до массового распространения, а потом потерпела поражение и осталась в прошлом. И ответить на вечный вопрос “Кто виноват?” Иная версия вопроса: Зачем Стив Джобс убил Flash? Спойлер, Джобс не виноват.

«HAL 4000» – исполняемая программа для Windows размером ровно 4000 байт. Лучшая работа в номинации 4 kb intro фестиваля Chaos Constructions 2017, второе место в чартах портала pouet.net. «HAL 4000» попала в плейлист Best of Demoscene 2017 наряду с работами Farbrausch, Fairlight, Conspiracy, Alcatraz, Byterapers, обсуждалась на вебинаре анимационной студии, демонстрировалась на различных фестивалях.

Необычная история создания этой работы изложена ниже.

Большинство людей полагают, что эра 3D-анимации началась с пиксаровского шедевра "История игрушек" в 1995 году. Однако это не так. Четырьмя годами ранее "ReBoot" уже с успехом продемонстрировал потенциал создания 3D-мультсериалов.

Идея создания первого полноценного компьютерного ТВ-сериала возникла благодаря Гэвину Блэру (Gavin Blair) и Яну Пирсону (Ian Pearson), профессионалам в области компьютерной анимации, которые в 1984 году совместно работали над клипом "Dire Straits" для композиции "Money for nothing". Однако, технологии того времени не позволяли им реализовать свою задумку, и они вынуждены были трудиться и ждать ещё 5 лет, чтобы создать необходимую программу и получить финансирование проекта.