電影和電視制作工作流程圍繞著效率和真實性。一些知名的游戲開發(fā)工作室也開始向著這一方向靠攏。當涉及到動畫數(shù)字角色動作呈現(xiàn)時，動作捕捉仍然是最好的方法。
人工智能運動捕捉在2022年進入市場，成為開發(fā)人員和動畫師潛在的省時省力的解決方案。它為基于標記動作捕捉（包括光學(xué)和慣性技術(shù)）提供了一個誘人的替代品。不可否認，AI mocap能夠提供的東西令人印象深刻，但目前其還沒有做好高端應(yīng)用的準備。

AI動作捕捉

AI動作捕捉技術(shù)使用機器學(xué)習(xí)算法從視頻鏡頭中提取一個人身體上的關(guān)鍵點。只需一個攝像頭(智能手機)，可在任何光線充足的地點完成捕捉。
根據(jù)軟件的不同，數(shù)據(jù)傳輸可以是即時的，也可以在處理攝像機鏡頭后獲得。但訓(xùn)練人工智能工具的ML數(shù)據(jù)集是基于光學(xué)和慣性運動捕捉數(shù)據(jù)的——人工智能模型本質(zhì)上是使用對這些數(shù)據(jù)的“最佳猜測”進行解釋。雖然它在這個過程中做得很好，但還有另一個重要的方面需要注意：它并不準確。

無標記運動捕捉技術(shù)通過解釋圖像來理解運動和關(guān)節(jié)位置。這里的關(guān)鍵詞是“解釋”——與身體運動沒有直接聯(lián)系，這有時會導(dǎo)致不準確或不正確的動作呈現(xiàn)，這些數(shù)據(jù)必須在動畫工作開始之前在后期制作中進行編輯。對于較小項目的制作或序列來說，這可能不是一個太大的問題，在較小的制作或序列中，對數(shù)據(jù)稍加修改并不需要太多精力，但是大制作需要高程度的準確性、多功能性和可靠性。舉例來說，像《人猿星球》這樣的項目如果使用AI動作捕捉則會有太多的數(shù)據(jù)需要處理和修正，這就變得得不償失了。

兩全其美的解決方案

人工智能動作捕捉的吸引力有兩個方面：成本控制和易用性。傳統(tǒng)的光學(xué)運動捕捉系統(tǒng)需要幾個，甚至幾百個攝像頭來生成數(shù)據(jù)，這可能會使成本遠遠超出利潤。但是優(yōu)點是動作要準確得多。AI mocap設(shè)置起來更快，運行起來更便宜，但是犧牲了準確性。備選方案是利用具有嵌入式IMU(慣性測量單元)的慣性運動捕捉套裝，比如Xsens套裝。因為測量是在身體上進行的，所以在這個過程中根本不需要攝像機，這意味著它只需穿上衣服、校準系統(tǒng)并進行記錄。整體設(shè)置時間不到15分鐘，比光學(xué)動作捕捉快得多。

像Xsens這樣的慣性系統(tǒng)還有一個額外的好處，就是便于攜帶。在這個過程中沒有攝像機參與，這種動作捕捉方式隨之帶來的是極高的自由度。
光學(xué)運動捕捉仍然是最準確的數(shù)據(jù)生成方式之一，但它需要一個完整的舞臺和許多相機才能工作。AI系統(tǒng)更便宜，也更容易設(shè)置，但犧牲了數(shù)據(jù)的準確性。雖然慣性動捕需要套裝，但它無需光學(xué)動捕之類的完整體積或光學(xué)和人工智能之類的相機設(shè)置，就能提供準確的數(shù)據(jù)。

動作捕捉的未來

就目前而言，人工智能動作捕捉不太符合大規(guī)模制作公司的標準，這可以從保羅·梅特卡夫的對比視頻中看出。但是它與其他方法的結(jié)合將帶來更有潛力的發(fā)展方向。人工智能也被部署在分析mocap數(shù)據(jù)的軟件中。這并不表示這項技術(shù)將在動作捕捉方向停止發(fā)展�？紤]到優(yōu)缺點，三種技術(shù)在動作捕捉過程中都有自己的位置，甚至可以相互補充。
行業(yè)需要改變傳統(tǒng)動作捕捉的工作流程，既要節(jié)省時間，又要保留精確的結(jié)果。慣性運動捕捉能夠?qū)崿F(xiàn)這一點，一些知名工作室正在熟練使用該技術(shù)創(chuàng)作其影視作品。