جديد فيسبوك .. شخصيات حقيقية في ألعاب الفيديو
عمان جو-
طور فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة فيسبوك تقنية جديدة باسم Vid2Play تسمح باستخراج شخصيات يمكن التلاعب بها من مقاطع الفيديو لأشخاص حقيقيين، وذلك بهدف تطوير ألعاب تشبه تلك التي انتشرت في ثمانينات القرن الماضي، مثل لعبة Night Trap.
وأوضح فريق الذكاء الاصطناعي أنه يمكن للشبكات العصبية تحليل مقاطع الفيديو العشوائية لأشخاص يقومون بأعمال محددة، ثم إعادة إنشاء تلك الشخصية والحركة في أي بيئة، وذلك على نحو يتيح للاعبين التحكم فيها باستخدام وحدات التحكم.
واستخدم الفريق شبكتين عصبيتين تسميان: Pose2Pose و Pose2Frame. وتعتمد آلية العمل على أن تُعالج مقاطع الفيديو أولًا في شبكة Pose2Pose العصبية المصممة لأنواع محددة من الإجراءات مثل الرقص أو التنس أو المبارزة. ثم يحدد النظام بعد ذلك مكان الشخص مقارنة بالخلفية بغية عزله عن الخلفية.
وبعد ذلك، تأخذ شبكة Pose2Frame الشخص، إلى جانب ظله وأي أشياء يحتفظ بها، ويدخلها في مشهد جديد مع الحد الأدنى من الآثار. ويمكن للاعبين بعد ذلك التحكم في حركته، استنادًا إلى أشكال من الفيديو، باستخدام وحدات التحكم أو لوحة المفاتيح.
وبحسب الفريق، فإن الأمر استغرق بضعة مقاطع فيديو قصيرة عن كل نشاط، مثل: المبارزة، والرقص، والتنس، لتدريب النظام. وبعد ذلك كان النظام قادرًا على تصفية الأشخاص الآخرين والتعويض عن زوايا الكاميرا المختلفة.
ويشبه البحث تقنية “التعبئة المعرفية للمحتوى” الخاصة بشركة أدوبي، والتي تستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي لإزالة عناصر من الفيديو، مثل السياح أو علب القمامة. وقد استخدمت شركات أخرى، مثل: إنفيديا، الذكاء الاصطناعي لبناء تقنية تسمح بتحويل الفيديو الواقعي إلى مناظر طبيعية مناسبة للألعاب.
وتهدف فيسبوك من خلال تقنية Vid2Play إلى جعل ممارسة الألعاب ذات سمات شخصية أكثر، مما يتيح للاعبين إدراج شخصيتهم أو شخصية يوتيوب المفضلة في الألعاب. وكتب الفريق: “إنها تتصدى لمشكلة حسابية لم تُلبَّ بالكامل من قبل، مما يمهد الطريق لإنشاء ألعاب الفيديو برسومات واقعية”.
إقرأ ايضا:
المصدر: دبي - البوابة العربية للأخبار التقنية
عمان جو-
طور فريق أبحاث الذكاء الاصطناعي التابع لشركة فيسبوك تقنية جديدة باسم Vid2Play تسمح باستخراج شخصيات يمكن التلاعب بها من مقاطع الفيديو لأشخاص حقيقيين، وذلك بهدف تطوير ألعاب تشبه تلك التي انتشرت في ثمانينات القرن الماضي، مثل لعبة Night Trap.
وأوضح فريق الذكاء الاصطناعي أنه يمكن للشبكات العصبية تحليل مقاطع الفيديو العشوائية لأشخاص يقومون بأعمال محددة، ثم إعادة إنشاء تلك الشخصية والحركة في أي بيئة، وذلك على نحو يتيح للاعبين التحكم فيها باستخدام وحدات التحكم.
واستخدم الفريق شبكتين عصبيتين تسميان: Pose2Pose و Pose2Frame. وتعتمد آلية العمل على أن تُعالج مقاطع الفيديو أولًا في شبكة Pose2Pose العصبية المصممة لأنواع محددة من الإجراءات مثل الرقص أو التنس أو المبارزة. ثم يحدد النظام بعد ذلك مكان الشخص مقارنة بالخلفية بغية عزله عن الخلفية.
وبعد ذلك، تأخذ شبكة Pose2Frame الشخص، إلى جانب ظله وأي أشياء يحتفظ بها، ويدخلها في مشهد جديد مع الحد الأدنى من الآثار. ويمكن للاعبين بعد ذلك التحكم في حركته، استنادًا إلى أشكال من الفيديو، باستخدام وحدات التحكم أو لوحة المفاتيح.
وبحسب الفريق، فإن الأمر استغرق بضعة مقاطع فيديو قصيرة عن كل نشاط، مثل: المبارزة، والرقص، والتنس، لتدريب النظام. وبعد ذلك كان النظام قادرًا على تصفية الأشخاص الآخرين والتعويض عن زوايا الكاميرا المختلفة.
ويشبه البحث تقنية “التعبئة المعرفية للمحتوى” الخاصة بشركة أدوبي، والتي تستخدم أيضًا الذكاء الاصطناعي لإزالة عناصر من الفيديو، مثل السياح أو علب القمامة. وقد استخدمت شركات أخرى، مثل: إنفيديا، الذكاء الاصطناعي لبناء تقنية تسمح بتحويل الفيديو الواقعي إلى مناظر طبيعية مناسبة للألعاب.
وتهدف فيسبوك من خلال تقنية Vid2Play إلى جعل ممارسة الألعاب ذات سمات شخصية أكثر، مما يتيح للاعبين إدراج شخصيتهم أو شخصية يوتيوب المفضلة في الألعاب. وكتب الفريق: “إنها تتصدى لمشكلة حسابية لم تُلبَّ بالكامل من قبل، مما يمهد الطريق لإنشاء ألعاب الفيديو برسومات واقعية”.
إقرأ ايضا:
المصدر: دبي - البوابة العربية للأخبار التقنية
الرد على تعليق