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Une équipe de chercheurs, parmi lesquels des informaticiens de Princeton, a mis au point un nouvel outil simplifiant le processus d’animation d’images fixes, comme un moteur à combustion externe, ou n’importe quelle sorte d’animation.

Un système pour animer des dessins

Il est souvent facile d’imaginer des montgolfières ou des papillons flottant sur une image fixe, mais la réalisation de cette vision par l’animation par ordinateur est plus facile à dire qu’à faire. À présent, une équipe de chercheurs a mis au point un nouvel outil facilitant l’animation de telles images.

L’outil est conçu pour animer des éléments similaires au sein d’une image, tels que des ballons ou des gouttes de pluie, a déclaré Nora Willett, une étudiante de troisième cycle du département d’informatique de Princeton et l’auteur principal d’un document présentant la recherche. Pour ce faire, l’utilisateur sélectionne manuellement un sous-ensemble des objets répétés, puis trace des lignes de mouvement et spécifie la fréquence et la vitesse à laquelle les objets doivent se déplacer. L’algorithme de l’outil extrait des objets similaires dans l’image et les sépare dans leur propre calque pour l’animation.

Créer une animation plausible

« Le principal défi de ce système était de concevoir une interface qui permettrait à la personne et à l’ordinateur de travailler ensemble pour créer une animation plausible », a déclaré le co-auteur, Adam Finkelstein, professeur d’informatique à Princeton. « La personne fournit des indices sur les aspects de la scène qu’elle souhaite animer, et l’ordinateur élimine en grande partie la difficulté et l’ennui qu’il faudrait pour créer une animation entièrement fait à la main. »

Ce nouvel outil s’appuie sur les fonctionnalités existantes de l’application d’animation Autodesk SketchBook Motion. Pour animer une image fixe avec la version actuellement disponible de l’application, un utilisateur doit soit créer l’image entièrement à partir de rien, soit utiliser une image existante à l’aide d’un programme tel que Adobe Photoshop pour sélectionner différents objets et les séparer en calques avant de générer le fichier animé.

Un algorithme capable d’identifier des objets

Le développement d’un algorithme capable d’identifier avec succès des objets répétés était une tâche difficile, a déclaré Willett. Bien que les méthodes d’apprentissage automatique puissent le faire de manière fiable avec des photographies, l’apprentissage des ordinateurs à la reconnaissance d’éléments comme des dessins ou des peintures est moins simple. « Les styles de dessin sont tellement variés, et les humains peuvent créer plusieurs choses très différentes, qu’il n’y a tout simplement pas assez de données pour entraîner une machine à reconnaître chaque dessin », a-t-elle déclaré.

Six utilisateurs ont participé au projet

Pour améliorer l’interface utilisateur, les chercheurs ont travaillé avec six utilisateurs représentant différents niveaux d’expérience en animation numérique. Deux utilisateurs ont choisi d’animer leurs propres œuvres: l’un créait une lumière balançant lentement dans une photographie, tandis que l’autre animait un anneau de morceaux d’avocat entourant d’autres aliments dans un dessin, comme celui qui débute cet article, qui est un dessin fait par un humain puis animé très simplement.

Lors d’un évènement Facebook Live

Les autres projets de Willett à Princeton se sont concentrés sur la création de méthodes permettant d’améliorer l’animation en direct de personnages en ajoutant des mouvements secondaires, tels que les mouvements de cheveux ou de vêtements, et échanger rapidement des parties d’un personnage animé pour changer les gestes de la main ou des accessoires. Elle a discuté de son passé et a présenté ces méthodes lors d’un évènement Facebook Live 2017 au Princeton Engineering.

Willett a présenté les résultats de l’équipe le 16 octobre au Symposium sur les logiciels et technologies d’interface utilisateur de l’Association for Computing Machinery. Elle a commencé à travailler sur cet outil lors d’un stage chez Autodesk Research à Toronto. Outre Finkelstein, les autres co-auteurs étaient Rubaiat Kazi, Michael Chen et George Fitzmaurice d’Autodesk Research; et Tovi Grossman d’Autodesk Research et de l’Université de Toronto.

Source : Princeton University