ГЛАВА 2. КЛЮЧЕВАЯ АНИМАЦИЯ С ПОМОЩЬЮ ИИ

“Cascadeur - The Future of Animation” — такой лозунг встречает зрителя на официальном YouTube канале программы Cascadeur, основанной Евгением Рыбиным в 2006 году как внутренний инструмент для 3D анимации в Nekki (компании по разработке видеоигр), а в апреле 2021 года ставшей доступной для всемирного пользования. Создатели программы серьезно и с любовью подходят к своему продукту: на все возникающие вопросы в понятной форме можно найти ответы на официальном сайте, там же существуют видеоуроки разной сложности для более продвинутых и даже статьи о каждом этапе пайплайна анимации для тех, кто только начинает. Программа довольно быстро стала обсуждаема и набрала популярность, а главная ее особенность — использование физического подхода к анимации. Так, выставляя одну часть тела персонажа за контролл, все остальные как бы подтягиваются к ней или, наоборот, удаляются, руководствуясь законами физики — так следует за вытянутой рукой корпус, а за шагающей ногой — таз.«Cascadeur — The Future of Animation» — такой лозунг встречает зрителя на официальном YouTube канале программы Cascadeur, основанной Евгением Рыбиным в 2006 году как внутренний инструмент для 3D анимации в Nekki (компании по разработке видеоигр), а в апреле 2021 года ставшей доступной для всемирного пользования. Создатели программы серьезно и с любовью подходят к своему продукту: на все возникающие вопросы в понятной форме можно найти ответы на официальном сайте, там же существуют видеоуроки разной сложности для более продвинутых и даже статьи о каждом этапе пайплайна анимации для тех, кто только начинает. Программа довольно быстро стала обсуждаема и набрала популярность, а главная ее особенность — использование физического подхода к анимации. Так, выставляя одну часть тела персонажа за контролл, все остальные как бы подтягиваются к ней или, наоборот, удаляются, руководствуясь законами физики — так следует за вытянутой рукой корпус, а за шагающей ногой — таз.

Разработчики открыто говорят об ИИ-инструментах Cascader, которые не только занимают большую часть функционала программы, но и делают ее такой уникальной. Среди них: AutoPosing, Inbetweening, AutoInterpolation и Video Mocap, которые используют алгоритмы машинного обучения. Создатели, беря во внимания опасения и вопросы к Искусственному Интеллекту и этическую подоплеку, серьезно относятся к этой теме и открыто говорят о внутренних процессах. Так, они заявляют, что данные для обучения были взяты преимущественно из уже созданных Nikki за эти годы анимаций для игр серии Shadow Fight и SPINE, а созданные пользователями анимации не используются и остаются конфиденциальными [5]. Они также заверяют, что целью является не замена аниматоров на ИИ, а помощь в виде оптимизации различных этапов пайплайна, которая упрощает процесс анимации как новичкам, так и профессионалам. «Многие люди разочаровываются при взаимодействия с традиционными инструментами 3D-анимации, не в состоянии создать даже едва сносную. Это связано с техническими ограничениями, проблемами и особенностями существующих инструментов 3D-анимации» [5]. Таким образом, создатели Cascadeur понижают порог входа в индустрию и дают возможность переосмыслить для всех устоявшийся подход к анимированию.

Перейдем к анализу доступных ИИ-инструментов внутри Cascadeur.

Автопозинг — это инструмент, являющийся как бы виртуальным ассистентом, который использует алгоритмы машинного обучения и прогнозирует на основе уже существующих в базе данных позу, которую пытается принять пользователь. Передвигая один контролл, пользователь может увидеть, как за ним потянутся остальные, автоматически подстраиваясь: подкручивая грудь, сжимая пальцы, сгибая спину и так далее. Инструмент проверяет, где в пространстве находится активированный пользователем контролл и использует эту информацию для прогнозирования соседних [4].

Однако у функции есть ограничения — Autoposing может работать только с гуманоидными персонажами и при условии корректно выполненного рига, соответствующего требованиям. Этот риг быстро и удобно можно создать в самом Cascadeur, обозначив программе, где и какие у персонажа находятся части тела.

Это одна из самых интересных ИИ функций Cascadeur, делающая его таким уникальным на рынке. Привычное выставление позы, сохранение силуэта, контроль мелких деталей, учет физики и многое другое переосмыслены в этом программном обеспечении для 3D анимации и представлены в совершенно новом свете.

Inbetweening — ИИ-инструмент, использующий алгоритмы машинного обучения для создания анимации между ключевыми кадрами, называемой «сплайном». В классических 3D пакетах промежуточные кадры рассчитываются исключительно математическим путем: рука из координаты A равномерно и напрямую перемещается в координату B. И так с каждым контроллом, на котором стоят ключи. Cascadeur же немного меняет эту технологию, совершенствуя возможности работы над анимацией именно в цифровом пространстве, которое призвано эту работу упростить.

Обученный на базе данных различных анимаций, ИИ учитывает несколько факторов для прогнозирования правильного движения: позы персонажей в ключевых кадрах, их синхронизацию и количество, а также характер действия (например, ходьба, бег, прыжки и т. д). Для его использования достаточно выбрать интервал минимум между двумя ключевыми кадрами и нажать соответствующую кнопку на панели. После этого инструмент сгенерирует анимацию, учитывая механику человеческого тела.

Inbetweening создает кадры с фиксированным типом интерполяции — последовательность отдельных кадров, каждый из которых содержит позу [6]. Влиять на это движение и результат можно, меняя ключевые позы, а также тайминг и спейсинг. Также есть возможность выставлять и корректировать позы в уже сгенерированном движении, что также будет менять конечный результат после его повторной генерации с учетом правок. Помимо этого у инструмента есть настройка «стиля» — то есть типа движения: бег, ходьба и так далее.

Инструмент также, как и предыдущий, имеет некоторые ограничения: работает только с гуманоидными персонажами и требует риг, выполненный в самом Cascadeur. Также этот инструмент не учитывает физику, как это может делать, например, автопозинг.

Еще один ИИ-инструмент, отдельно выделяемый разработчиками. Он использует алгоритмы машинного обучения для прогнозирования и применения различных типов интерполяции и кинематики между ключевыми кадрами на основе их синхронизации, количества и сохраненных поз персонажей [7]. После базового блокинга анимации активирование инструмента подбирает оптимальную интерполяцию и кинематику.

Несмотря на первичное сходство с Inbetweening, интерполяция отвечает не за конкретные позы в промежуточных кадрах, а за тип движения. Например, пошаговая, где объект мгновенно перемещается из точки A в точку B без промежуточных значений; линейная, движущаяся с постоянной скоростью; интерполяция Безье, характеризующаяся движением по кривой, в разных вариациях; а также фиксированная и смешанная интерполяции [7]. Разные типы окрашены в разные цвета для удобства.

Итак, автоинтерполяция, используя знания о разных типах движения, автоматически подбирает необходимый характер траектории, а также тип кинематики IK (обратная кинематика) или FK (прямая кинематика).

Video Mocap — последний ИИ-инструмент из арсенала программы Cascadeur для анимации. Он использует алгоритмы машинного обучения и с помощью алгоритмов компьютерного зрения определяет и извлекает позы актеров из импортированного видео, впоследствии применяя их к модели персонажа. Принцип работы идентичен онлайн-сервисам, рассмотренным ранее.

Использование инструмента крайне простое. Необходимо: — Подготовить референсное видео — Импортировать видео — На временной шкале выбрать область для добавления позы из референса.

Ограничением инструмента является количество актеров для захвата движения — это может быть лишь один актер. На данный момент разработчики ставят в приоритет качество захвата, а не количество актеров.