Lebensechte Avatare rücken einen Schritt näher

Computermodell kann sogar Überschlag darstellen

Computerprogramme, die mithilfe Künstlicher Intelligenz (KI) lebensechte virtuelle Menschen erstellen, existieren erst seit wenigen Jahren. Damit diese Programme die verschiedenen Körperpositionen realistisch abbilden können, werden sie mit sogenannten 3D-​Scans eines realen Menschen trainiert, die ein komplexes Kamerasystem vorgängig aufgenommen hat.
Animiertes GIF eines tanzenden Avatars
Tanzender Avatar
Quelle: Xu Chen/ETH Zürich
Die KI-​Algorithmen verarbeiten die Scans, indem sie unzählige Punkte ausserhalb und innerhalb des Körpers vermessen und so dessen Konturen als mathematische Funktion definieren. Sie erstellen dabei eine erste Darstellung des Menschen in der Grundposition. Die Algorithmen berechnen nun jeweils den Weg von einer bewegten Pose zurück in diese Grundposition. Auf diese Weise bauen sie ein Computermodell auf, das Avatare in Bewegung versetzen kann.
Extreme Posen ausserhalb des bekannten Bewegungsrepertoires überfordern solche Modelle jedoch und es entstehen gut sichtbare Fehler in den Darstellungen: Die Arme sind losgelöst vom Körper oder die Gelenke am falschen Ort positioniert. Heutige Modelle werden daher mit möglichst vielen verschieden Posen trainiert, was einen riesigen Aufwand für die Bilderfassung bedeutet und eine enorme Rechenleistung voraussetzt.
Animiertes GIF eines Avatars, das ein Rad schlägt
Rad schlagender Avatar
Quelle: Xu Chen/ETH Zürich
Gerade für interaktive Anwendungen sind KI-​Avatare daher bislang kaum verwendbar. «Es ist unmöglich und vor allem ineffizient, das gesamte Bewegungsrepertoire im Bild einzufangen», sagt Xu Chen, ETH-​Doktorand und Erstautor der Studie.
Die von Chen entwickelte neue Methode verfolgt hingegen den umgekehrten Ansatz: Ausgehend von der Grundposition berechnen die KI-​Algorithmen den Weg zu einer bewegten Pose. Weil auf diese Weise der Ausgangspunkt der Berechnungen immer der gleiche bleibt, lernen die Algorithmen besser, Bewegungen zu verallgemeinern.
Ein solches Computermodell ist erstmals in der Lage, auch neue Bewegungsmuster problemlos darzustellen. Selbst akrobatische Bewegungen wie einen Überschlag oder eine Rückenbrücke kann es erzeugen.

Autor(in) Rahel Künzler, ETH-News



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