|
|
Blender Add-on For Conversion of Nodes to Vector Graphics
Dráber, Filip ; Milet, Tomáš (referee) ; Chlubna, Tomáš (advisor)
Tento projekt navrhuje a implementuje rozšíření pro aplikaci Blender, které umožňuje uživateli exportovat vektorovou reprezentaci uzlových grafů, které v aplikaci vytvořili. Tato technická zpráva se zabývá technickými aspekty interní reprezentace Blenderu a také různými vlastnostmi formátu SVG, který je použit pro vytvoření vektorové reprezentace. Zpráva ukazuje, jak rozšíření popisuje různé druhy uzlů a sjednocuje jejich reprezentaci. Nakonec posuzuje použitelnost a funkčnost tohoto rozšíření, které již bylo použito v akademickém prostředí.
|
|
|
Generating Animations with Neural Networks
Dráber, Filip ; Kohút, Jan (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
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.
|
|
|
Generating Animations with Neural Networks
Dráber, Filip ; Kohút, Jan (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
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.
|
guest ::
