Когда-то казалось, что трюки в кино будут делать без каскадеров и можно будет реализовать практически любые задумки. Но это до сих пор не так. Для компьютерной анимации почти всегда используется захват движений каскадеров с помощью технологии motion capture.
При этом даже в самых продвинутых блокбастерах, чтобы сделать анимацию, превосходящую возможности каскадеров, при съемке motion capture используют тросы, батуты и другие ухищрения. Неужели возможности анимации ограничены этим?
Мы хотим рассказать о Cascadeur — нашей программе для создания 3d-анимации. Главная идея состоит в том, чтобы аниматоры могли учитывать законы физики при работе над анимацией. Физика позволяет делать анимацию реалистичнее без помощи motion capture. В перспективе, если можно обойтись без каскадеров, то можно попытаться их и превзойти — делать движения и трюки, которые не под силу ни одному каскадеру в мире. По крайней мере мы ставим себе такую цель.
В предыдущем посте “Cascadeur — можно ли заменить каскадеров?” мы обещали подробнее рассказать про концепцию программы и про инструменты, позволяющие аниматорам создавать физически корректные движения персонажей.
Всем привет! Мы — студия разработки Banzai Games. Рады наконец открыть здесь свой блог. Будем писать о наших технологиях, проектах и делиться историями из жизни компании. Первый материал — перевод интервью с основателем студии Евгением Дябиным, которое он дал коллегам из издания 80lv. В нем он рассказал о нашей программе для создания physics-based анимации Cascadeur и ее преимуществах перед mocap-анимацией.
Хотим в общих чертах рассказать про первые достижения с deep learning в анимации персонажей для нашей программы Cascadeur.
Во время работы над Shadow Fight 3 у нас накопилось много боевой анимации — около 1100 движений средней длительностью около 4 секунд. Нам давно казалось, что это может быть хорошим датасетом для обучения какой-нибудь нейронной сети.
Однажды мы заметили, что когда аниматоры делают первые наброски идей на бумаге, то им достаточно нарисовать буквально палочного человечка, чтобы представить себе позу персонажа. Мы подумали, что раз опытный аниматор может хорошо выставить позу по простому рисунку, то вполне возможно, что и нейронная сеть справится. Из этого наблюдения родилась простая идея: давайте из каждой позы мы возьмем только 6 ключевых точек — запястья, щиколотки, таз и основание шеи. Если нейронная сеть знает только позиции этих точек, то сможет ли она предсказать остальную позу — позиции 37 остальных точек персонажа?
Все знают, что кошка всегда приземляется на 4 лапы, как бы ее ни бросили. Этот вопрос давно занимал физиков, и было предложено несколько моделей того, как это кошке удается. Все эти модели достаточно приблизительны и обычно ограничиваются цилиндрами. Однако, команда программы для physics-based анимации Cascadeur попробовала смоделировать переворот кошки на более подробной физической модели.
Раньше физики думали, что кошка может заранее рассчитать свое вращение и в начале падения успевает правильно оттолкнуться, приобретая начальный угловой момент. Но эксперименты показали, что даже если кошку подвесить за лапы на веревки, а потом резко перерезать их, то кошка все равно умудряется перевернуться.
Чтобы понять, как работает Cascadeur, нам необходимо обратиться к истории анимации и подходу к ее созданию. В этом материале Евгений Хапугин, ведущий аниматор студии Banzai.Games, постарается объяснить, как выход за рамки основополагающих принципов Уолта Диснея помогает создать реалистичную анимацию и как для этого применить физические инструменты Cascadeur.
Мы уже рассказывали о нашем инструменте автопозинга в программе Cascadeur, но есть еще несколько интересных деталей, которыми мы хотели бы поделиться. В частности мы не говорили о том, как именно комбинируем работу нескольких нейросетей в одном инструменте.
В этой статье будет рассмотрен подход, позволивший нам реализовать достаточно продвинутый функционал, используя лишь стандартные deep learning методы.
Со времени первого анонса Cascadeur в начале 2019 года уже более 18 000 пользователей приняли участие в закрытом бета-тестировании программы. У аниматоров, занимающихся разработкой игр и созданием фильмов, было более 12 месяцев, чтобы испытать в работе наш инструментарий.
Сегодня мы рады сообщить о запуске открытого бета-теста (ОБТ) своей анимационной программы для физически корректной анимации персонажей. Благодаря ОБТ протестировать и оценить ее возможности сможет более широкий круг пользователей.
Ранее мы исследовали, каким образом кошка разворачивается во время падения, чтобы приземлиться на лапы. Мы учли закон тяготения и провели наш эксперимент с ожидаемым исходом.
Но что будет, если полностью отключить гравитацию? Представьте: космонавт находится в невесомости, а поблизости нет предметов, от которых он мог бы оттолкнуться. Сможет ли он развернуться в нужную ему сторону, используя лишь движения собственных конечностей? Давайте посмотрим, как справятся с этой задачей физические инструменты Cascadeur.
Спустя 10 лет разработки и 2 года бета-тестирования Cascadeur, программа для создания физически корректной персонажной анимации, вышел в ранний доступ! Пользователям доступны 4 варианта подписки, один из которых — совершенно бесплатный.
На этой неделе: команда Unity выпустила экспериментальные инструменты для тестирования UI и новую версию Burst 1.5, в раннем доступе вышел Cascadeur 2021.1, вышел Unigine 2.14 с поддержкой C# 9 и новым генератором террейна, MetaHuman Creator запущен в раннем доступе, вышли LuxCoreRender 2.5 и BlendLuxCore 2.5, Unity 2021.2 до конца года получит нативную поддержку DLSS, вышла альфа версия Blender 3.0.
Из интересностей: туториал про запекание освещения с помощью GPU Lightmass в UE4, статья про моделирование меха в Unity с помощью UModeler, воссоздание KITT из Knight Rider с помощью GANverse3D.
