ダルマ・インスティテュート「サーチライト」ビデオ制作プラットフォーム フルレビュー

本日未明に受け取りました。光を探す"社内テスト申請が承認されたという通知と、就寝前に投稿される簡単なレビュー。

同プラットフォームは、ダルマ研究所の「ビジョン技術能力応用プラットフォーム」と位置づけられており、現時点では（立ち上げ時に比べて）アプリケーションの数は少ないが、今後徐々にビジョンアプリケーションの数が増えていくことが予想される。

ライトサーチは2つのアドレスに分かれている：

https://xunguang.damo-vision.com/（光探索AI）

https://damo-vision.com/（あまり成熟していない機能をテストするためのプラットフォームのようで、説明の最後に置く。ここでは「Seek Light AI small feature test」と呼ぶ）。

光探索AI

すべての機能のリストは、画面は、単に置くことができない、彼はすべての種類の最新技術をカバーするために適用したいように見える。ビジュアルエディタシーンどうやらシーキング・ライトはこの国の ランウェイML .

マウスコントロール

実在の人物、アニメ映像、写真、動画、4種類の素材をそれぞれ使って、口の同調の効果を見た。

注：現在のテストビデオ/画像クリップの解像度の合計ピクセル数（長さ*幅）が必要です（256*256～2048*2048）。

一般的にアニメ画像を使用する場合、最良の結果を得るために小さなループのビデオを生成する：

テスト効果：（約3倍に圧縮）

その画像を使ってもう一度生成する：

アニメキャラクターの顔のライティングに問題があり、口をシンクロさせた後の不自然な顔のライティング。

実写映像を使ってもう一度生成する（実写映像を試さなくても、全体的な結果は1文字の画像より少し良くなる）：

表現コントロール

画像や動画に写っている人物の表情を正確に制御し、表情テンプレートに一致する動画を生成します。

テスト効果：

ミラーコントロール

テスト効果：

動きが少し大きく、キャプチャした画像の最後の数フレームがうまくレンダリングされていないのがわかる：

ターゲット排除

スマートな選択、フレーミング、消去を提供するビデオでのクリップ除去。ここでは静的ターゲットの除去を試みていますが、静的ターゲットは背景がやや複雑です。

スピードを出している車、歩いている歩行者、鏡の中の静止した物体など、劇的に動いている要素を自分で排除してみるのだ。

試験効果

変体

動画を載せないと、画面がちらつくなど、結果が若干悪くなるので、ここでは少しマシな画像をインターセプトしている。

光探索AIミニ機能テスト

ログインしてホームページに行っても、バーチャル・ドレッシングと姿勢の編集が表示されるだけで、機能はまだ比較的基本的なものだ。

ホームページに表示される3D生成機能は、別途アプリケーションが必要です。

バーチャルドレスアップレビュー

まずは、あまり着用していない若い女性から簡単なポジティブな表情を見てみよう。ここでは、コスチュームに正しく表示された手を見ることができる。しかし、その大きな部分はモデルによって制限された可能性があり、全体的に縮小され、元のキャラクターの体型に処理されておらず、肌の色も変わっている。

以前はシングルロングウェアをテストし、その後リアルタイムでショートトップとボトムの効果をテストした：

ロングプラスのボトムスは、ロングスカートをズボンの中に入れてしまうのではないかと思っている方もいらっしゃると思います。それは絶対にやめてほしい...。

ポスチャー・エディター

今回はプロのモデルを使って姿勢を調整する。 モデルの写真をアップロードしたら、まずは「骨格を作る」。

スケルトン・ノードをドラッグして、モデルがウエストをつまむようにしても、うまく動作しません。

ボーンをドラッグ＆ドロップし続けて、手が広がる効果を得ようとしたが、彼の手のボーンは自分でプッシュ＆ドロップしても調整できない。

スケルトン・ポーズ・テンプレートを使用すると、テンプレート内の「手のスケルトン」が変更され、正しい手が生成されていることがわかります。

ポーズテンプレートを使用する場合、「エフェクトのアップグレード」を選択すると、画質が大幅に向上します。

アップグレード前：（ランダムに10本、比較しやすいようにわざと不細工なものを選んだ）

効果がアップした：