शोधकर्ता चेतन मशीन के प्रयोग से चेतन चेतन चित्र देखें

एनीमेशन सुंदर है, लेकिन चलती तस्वीरें बनाना अविश्वसनीय रूप से श्रम गहन है। दृश्य और कला विभाग जिन्होंने फिल्म पर काम किया है मोआना IMBD पर क्रेडिट लिस्टिंग के अनुसार, अकेले 300 के करीब लोग थे। लेकिन प्रिंसटन के शोधकर्ताओं द्वारा विकसित की गई एक नई प्रक्रिया में इस प्रक्रिया के कुछ हिस्सों को बड़े पैमाने पर सरल बनाने की क्षमता है, जिसके परिणाम बड़े आकर्षक हैं।

उपकरण मूल रूप से उपयोगकर्ताओं को एक स्थिर छवि का एक हिस्सा चुनने देता है जो वे एनिमेटेड होना चाहते हैं, एक तूफान दृश्य में बारिश की बूंदें, उदाहरण के लिए, या भाप के कण एक दहन इंजन के माध्यम से आगे बढ़ रहे हैं।

उपयोगकर्ता तब अपनी छवि के उस हिस्से को हेरफेर करता है ताकि यह निर्दिष्ट किया जा सके कि वे एनीमेशन को कितनी तेजी से स्थानांतरित करना चाहते हैं, जिस बिंदु पर एक एल्गोरिथ्म लेता है और चित्र में अन्य सभी समान वस्तुओं के लिए उनके निर्देशों को एक्सट्रपलेशन करता है। यह एनिमेटरों को बहुत समय बचाने की क्षमता रखता है, जबकि यह भी शौकीनों के लिए सिनेमाघरों - तस्वीरों की तरह जहां छवि का एक हिस्सा एनिमेटेड है बनाने के लिए बहुत आसान बनाता है।

एक बयान में सह-लेखक एडम फिंकेलस्टीन बताते हैं, "व्यक्ति इस दृश्य के बारे में सुराग प्रदान करता है कि वे उस दृश्य के किन पहलुओं को चेतन करना चाहते हैं"। "कंप्यूटर बहुत कठिनाई और टेडियम को हटा देता है, जिसे पूरी तरह से हाथ से एनीमेशन बनाने के लिए आवश्यक होगा।"

यह एक ऐसी तकनीक है जिसे आप जितना सोचते हैं उससे अधिक विकसित करना कठिन था। तस्वीरों में चीजों की पहचान करने में मशीन लर्निंग बहुत अच्छी है, जो प्रकृति के नियमों और अपेक्षाकृत सुसंगत हैं। मानव हाथ द्वारा खींची गई छवियां, स्वाभाविक रूप से, सुसंगत नहीं हैं: प्रत्येक व्यक्ति या कलाकार की अपनी विशेष शैली होती है।

प्रिंसटन के डिपार्टमेंट ऑफ कंप्यूटर साइंस में स्नातक की छात्रा और पेपर की प्रमुख लेखिका नोरा विललेट बताती हैं, "ड्राइंग शैलियों की एक विस्तृत श्रृंखला है"। "हर एक काल्पनिक ड्राइंग को पहचानने के लिए मशीन को प्रशिक्षित करने के लिए पर्याप्त डेटा नहीं है।"

इस बाधा को दूर करने के लिए, शोधकर्ताओं ने एक इंटरफ़ेस तैयार किया, जिससे इंसानों और मशीन लर्निंग को एक साथ काम करना आसान हो गया। उन्होंने ऑटोडेस्क स्केचबुक मोशन ऐप के साथ शुरू किया, जो एनीमेशन बना सकता है लेकिन उपयोगकर्ताओं को या तो उन्हें हाथ से बनाने या एडोब फ़ोटोशॉप जैसे किसी अन्य ऐप के माध्यम से दर्जनों परतों को संकलित करने की आवश्यकता होती है।

अपने इंटरफ़ेस का परीक्षण करने के लिए, विलेट की टीम ने एनीमेशन अनुभव की बदलती डिग्री वाले छह लोगों को भर्ती किया, जिनमें से दो अपने स्वयं के एनिमेशन बनाने के लिए पर्याप्त थे। एसोसिएशन फॉर कंप्यूटिंग मशीनरी के सिम्पोजियम ऑन यूजर इंटरफेस सॉफ्टवेयर एंड टेक्नोलॉजी में उन्होंने पिछले हफ्ते ही अपनी नई पद्धति प्रस्तुत की।