Original title: Generování animací neuronovými sítěmi
Translated title: Generating Animations with Neural Networks
Authors: Dráber, Filip ; Kohút, Jan (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Bachelor's theses
Year: 2021
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Ačkoli je snímání pohybu už tak nástrojem, který má animátorům pomoci zjednodušit ty nejsložitější aspekty tvorby realistických animací, spousta námahy je stále ukrytá v anotování a strukturalizaci těchto dat. Tento problém řeším návrhem neuronové sítě, která může být natrénována na datovém souboru nasnímaného pohybu tak, aby reprodukovala lidský pohyb, který je vizualizován v aplikaci, které umožňuje uživateli tento pohyb ovládat. Také experimentuji s různými metodami trénování autoregresivního modelu, a na základě toho určuji, která metoda nejlépe vyvažuje dobu trénování a výkon. Dalším postřehem je, jak přidání ovládacích hodnot do vlastností generovaných snímků ovlivňuje použití rekurentních neuronových sítí pro tento úkol. While motion capture serves as a mean for animators to circumvent some of the most arduous aspects of creating realistic animation, there is still a lot of work hiding in annotating and structuring the data. I solve this problem by designing a neural network which can be trained on a motion capture data file to reproduce human locomotion visualized in an application which allows for the user to control the character's direction. I also subject various methods of training an autoregressive model to experiments and find which method trades training times for performance the best. Additionally, I remark how the addition of certain control features to frame-by-frame generations impacts the use of recurrent neural networks for this task.
Keywords: animace; autoregresivní modely; BVH; diskriminativní modely; LSTM; neuronové sítě; snímání pohybu; strojové učení; animation; autoregressive models; BVH; discriminative models; LSTM; machine learning; motion capture; neural networks

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/199300

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-583747


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Bachelor's theses