Disney Research(디즈니 리서치, 요약)

원문출처: https://www.disneyresearch.com/research/research-areas/#aiml

참고로 Disney Resarch Hub 유튜브 채널이 더 최신 자료가 업로드 되는 것 같아요. https://www.youtube.com/user/DisneyResearchHub/videos
내용이 꽤 괜찮습니다. 어떤 목표를 가지고 디즈니가 이러한 end-point 기술을 개발하는지 추론하는 시간도 필요합니다.

Research Areas 위주로


Visual Computing

랜더링, 애니메이션, 캡쳐, 스타일링, 인터랙션, 효율 개선을 목표로 합니다.

Lightweight Eye Capture Using a Parametric Model

얼굴 사진을 구하고 안구 모형을 만듭니다.

Lightweight Eye Capture Using a Parametric Model-Image

Real-Time High-Fidelity Facial Performance Capture

Global Real-time Face tracker를 만들기 위한 노력으로 탄생한 것으로, low-resolution Face Mesh를 만들고, 중간 스케일의 디테일을 추가합니다(약간의 주름 같은). 여기서 핵심으로 연구한 것은 아무리 주름이 중간 수준이어도 원형 모델과 매우 유사해야한다는 것 입니다.

성과로는 추가적인 학습 없이 모든 개인의 주름을 리얼타임으로 생성할 수 있다는 것입니다.

Real-Time High-Fidelity Facial Performance Capture-Image

Progressive Virtual Beam Lights

간접적인 빛 간섭이 매질에 들어오는/나오는/머금는 알고리즘을 소개합니다.

Progressive Virtual Beam Lights-Image

Robotics

생물과 유사한 움직임을 흉내낼 수 있는 로봇을 개발하고, 인간과 상호작용하기 위한 기계를 만듭니다. 발이 달린 로봇과 바퀴달린 기계의 균형을 주 영역으로 합니다.

VertiGo – A Wall-Climbing Robot including Ground-Wall Transition

바닥과 천장을 기어오르는 로봇입니다. 취리히 디즈니 리서치와 ETH가 함께 협업한 프로젝트입니다.

VertiGo - A Wall-Climbing Robot including Ground-Wall Transitionn-Image

Snapbot: A Reconfigurable Legged Robot

가변구조형 발달린 로봇을 만들었습니다. 이름은 Snapbot으로 설정만 바꾸면 다양한 타입의 발 움직임이 가능합니다. locomotion 알고리즘은 Snapbot의 6개 발이 설정에 따라 다양한 스타일로 움직일 수 있도록 만듧니다.

Stickman: Towards a Human Scale Acrobatic Robot

인간 크기의 아크로바틱 액션을 하는 로봇입니다. 2차원의 자유도가 있는 이 스틱 로봇은 중력을 사용하여 스턴트를 합니다.

Machine Learning

확률 모델링과 딥 러닝을 융합한 기계학습을 수행한다. 머신러닝은 소셜미디어 이해, 텍스트 마이닝, 소비자 분석, 비주얼 컴퓨팅과 텍스트 분야까지를 다룬다.

Kernel-Predicting Convolutional Networks for Denoising Monte Carlo Renderings

노이즈가 들어있는 이미지를 MC(Monte Carlo)-rendered 를 통해 노이즈가 없는 이미지를 만들어냅니다.

추가 데이터세트도 제공합니다: https://www.disneyresearch.com/publication/deep-learning-denoising/

Data-Driven Ghosting using Deep Imitation Learning

데이터로 학습시킨 고스팅(ghosting) 이미지 입니다. 축구 프로리그의 움직임을 입력값으로 효과적인 축구 게임 움직임을 시뮬레이션합니다.

A Deep Learning Approach for Generalized Speech Animation

딥 러닝 기법을 사용하여 자연스러운 스피치 모션을 만들어냅니다.

Speech Recognizer → Shape of content model(mesh) → 애니메이션 의 과정을 거칩니다.

AI

AI는 문제를 풀고, 이유를 추론하고, 창조성을 만들어내는 전 과정을 이야기합니다. smart tools와 우리의 IP 캐릭터들을 삶에 녹여내는 일을 합니다.

공개된 Research 결과물 없음.

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장미라는 이름을 바꾸어 불러도 향기는 그대로 남는다

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