A menudo es fácil imaginar globos volando o mariposas revoloteando en una imagen fija, pero hacer realidad esta visión a través de la animación por computadora es más fácil de decir que de hacer. Ahora, un equipo de investigadores ha desarrollado una nueva herramienta que simplifica la animación de este tipo de imágenes.

La herramienta está diseñada para animar elementos similares dentro de una imagen, como globos o gotas de lluvia, dijo Nora Willett, estudiante de posgrado en el Departamento de Ciencias de la Computación de Princeton y autor principal de un artículo que presenta la investigación. Para hacerlo el usuario selecciona manualmente un subconjunto de los objetos repetidos, luego dibuja líneas de movimiento y especifica la frecuencia y velocidad a la que deben moverse los objetos. El algoritmo de la herramienta extrae objetos similares en la imagen y los separa en su propia capa para la animación.

"El principal desafío de este sistema fue diseñar una interfaz que permita a la persona y la computadora trabajar juntas para crear una animación plausible, "dijo el coautor Adam Finkelstein, profesor de Ciencias de la Computación en Princeton. "La persona proporciona pistas sobre qué aspectos de la escena le gustaría animar, y la computadora elimina gran parte de la dificultad y el tedio que se requeriría para crear la animación completamente a mano ".

La nueva herramienta se basa en las capacidades existentes de la aplicación de animación Autodesk SketchBook Motion. Para animar una imagen fija con la versión actualmente disponible de la aplicación, un usuario debe producir la imagen completamente desde cero, o trabajar con una imagen existente usando un programa como Adobe Photoshop para seleccionar diferentes objetos y separarlos en capas antes de generar la animación.

Desarrollar un algoritmo que pudiera identificar con éxito objetos repetidos fue sorprendentemente difícil, dijo Willett. Si bien los métodos de aprendizaje automático pueden hacer esto de manera confiable con fotografías, enseñar a las computadoras a reconocer elementos de dibujos o pinturas es menos sencillo. "Existe una amplia gama de estilos de dibujo, y los humanos pueden crear cosas tan fantásticas, que simplemente no hay suficientes datos para entrenar a una máquina a reconocer cada dibujo fantástico, " ella dijo.

Para mejorar la interfaz de usuario, los investigadores trabajaron con seis usuarios que representan una variedad de niveles de experiencia con la animación digital. Dos usuarios eligieron animar sus propias obras de arte:uno creó una luz que oscilaba lentamente dentro de una fotografía, mientras que otro animaba un anillo de trozos de aguacate dando vueltas alrededor de otros alimentos en un dibujo.

Los otros proyectos de Willett en Princeton se han centrado en crear métodos para mejorar la animación en vivo de personajes agregando movimiento secundario, como movimientos de cabello o ropa; e intercambiar rápidamente partes de un personaje animado en vivo para cambiar los gestos de las manos o los accesorios. Ella habló sobre sus antecedentes y demostró estos métodos durante un evento de Facebook Live de 2017 para Princeton Engineering.

Willett presentó los resultados del equipo el 16 de octubre en el Simposio sobre software y tecnología de interfaz de usuario de la Association for Computing Machinery. Comenzó a trabajar en la herramienta durante una pasantía en Autodesk Research en Toronto. Además de Finkelstein, otros coautores fueron Rubaiat Kazi, Michael Chen y George Fitzmaurice de Autodesk Research; y Tovi Grossman de Autodesk Research y la Universidad de Toronto.