标签：场景 book 投影 影视 自己 想象力 完成 开发 吸引
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场景描述：近日，《三体》动画版的正式预告在 B 站放出，并宣布最终成片将于 2021 年推出，短短 3 分钟的视频吸引了数百万人的目光。这一次，我们要等多久能看到《三体》？
关键词：《三体》 预告片 动画制作 最近，《三体》动画版的首支正式 PV（Promotion Video 宣传概念片），在 B 站发布，视频一经放出，就得到了超高的人气和大量的点击，截止目前，这条视频在 B 站上已有近千万次播放。
《三体》动画首支正式 PV
《三体》小说最早在 2006 开始于《科幻世界》连载，因为其精彩的故事，高远的立意，恢弘的主题，很快就成为了万人追捧的科幻神作。
此后三部曲陆续发布单行本，畅销海内外，连扎克伯格、奥巴马都对其推崇备至，在 2015 年更是收获了科幻界的最高奖项雨果奖，也成为近代在全球影响力最大的中文小说之一。
多种语言版本的三体封面展示
但《三体》在走向荧幕的道路上，却显得异常艰难，2015 就已经开机年拍摄的《三体》电影版，却迟迟没有上映的音讯。
故事的复杂程度，硬核的科幻元素，极具丰富力的想象场景，都是十分巨大的挑战。
在电影版没法打开突破口的当下，将其制作成动画，或许就能够避免诸多的限制。因为动画本身也依赖于想象力，可以天马行空的发挥，对画面和视觉表现上没有过多的实际上限。
也许正是这个原因，促使 B 站联合了三体宇宙和艺画开天，开始合力打造动画版的《三体》。
近年来的好的动画作品，都花了不短的时间才得以问世。
为国产动画提气的《大圣归来》，花费了八年时间精心打磨，最终交出了一张满意的答卷，还获得了 9.56 亿的票房。
耗时五年、历经 1600 多人参与制作的《哪吒之魔童降世》，更是斩获了 49 亿票房，成为了中国影史上的票房第二名。
《哪吒》有 1600 多人参与制作
共有 1400 多个特效镜头
优质的动画是一项浩大的工程，而且完全是个「苦力活」：大量人物形象制作、分镜动画绘制、以及特效的制作，短短十几秒画面，可能就需要几个团队几个月的努力。
所幸的是， AI 技术的发展，正在为动画的制作带来一些帮助，也许一些新的 AI 技术，能够帮助提供更高效的方法或者思路，以打造出更完美的《三体》动画。
对于熟练的动画师来说，完成一个符合人物形象的角色构建不是难事，但要让他们按照要求动起来，也许就多出了许多额外的工作。
比如二维动画中的绘制多个运动分镜头，或者是三维动画中的动作捕捉技术。但现在，AI 可以自动地将照片「唤醒」，让它们运动起来。
华盛顿大学和 Facebook 的研究人员，前段时间发布过一项研究，利用 AI 可以将静态的图片或者绘画中的角色或人物，转化成 3D 的动画形式。
可将图片、卡通或者绘画中的人物动起来
这项技术是在 PyTorch 框架上，开发而出的一套深度学习模型。软件从图像中分割出人物，然后将 3D 网格叠加上去，接着对网格进行动画处理，使照片或绘画达到栩栩如生的效果。
通过现成的算法，执行对图片的人物检测，2D 姿态估计和人物分割。然后，将 SMPL（蒙皮多人线性模型，一种 3D 人物模型）模板模型，拟合到 2D 姿势并将其投影到图像中，作为法线贴图和蒙皮贴图。
这一步的核心在于，找到人的轮廓和 SMPL 轮廓之间的映射，将 SMPL 法线/蒙皮贴图传送到输出，并通过整合运动的法线贴图来构建深度图。
模型所用原理示意图（以真人照片为例）
重复此过程以模拟模型的后视图，并结合深度贴图和蒙皮贴图，以创建完整的装配 3D 网格。最后将网格被进一步纹理化，并使用在修复背景上的运动捕获序列，进行最终的动画处理。
也就是说，只要有了角色全身的正面图像，运用此技术，就可以得到运动起来的场景。它从单个图像中，重建了虚拟形象的途径，同时探索了从图片到人物建模的技术可能。
对于改编的作品来说，要想彻底地忠实于原著，而且最大程度地简化操作，可能最理想的方式，还是利用文本直接生成动画。在这一点上，AI 技术正在不断地进步。
在 2018 年，伊利诺伊大学和艾伦人工智能研究所的研究人员，开发了一种称为 CRAFT（组成、检索和融合网络）的 AI 模型，该模型根据文字描述（或标题），可从《摩登原始人》的素材中生成相应的动画场景。
每个动画下方是输入的描述
最终的 AI 模型，通过对 25,000 多个视频剪辑进行训练而得来。素材中的每个视频为 3 秒钟，长 75 帧，并被标记和注明场景中的角色以及场景的内容。
AI 模型学习将视频与文字描述进行匹配，并建立出一组参数。最终可以将提供的文字描述，转换为该动画系列的同人衍生，包含从视频中学到的角色，道具和场景位置等等。
如果说这还只是简单的剪辑拼接，那么现在的 AI ，已经可以做的更多。
在今年 4 月份，迪士尼和罗格斯大学的科学家发表了一篇论文，通过喂给 AI 模型 996 个剧本，最终让 AI 学会了够按照文本描述，自动生成动画。
要让 AI 实现从文本到视频的生成，需要其「理解」文本，然后生成对应的动画。为此他们采用了多个模块组件的神经网络。
模型包含三个部分，一是脚本解析模块，自动将剧本文本中的场景解析出来，然后是自然语言处理模块，能够提取出主要描述句子，并提炼出动作表示，最后是一个生成模块，将动作指令转化成动画序列。
模型的流程示意
研究人员从可自由获取的电影剧本中，搜集并整理后，编写了场景描述语料库。 它由 525,708 个描述组成，包含 1,402,864 个句子，其中 920,817 个包含有至少一个动作。
建立起描述语言和视频的映射后，就能通过输入剧本，生成出简单的动画片段。在测试实验中，生成动画的合理性为 68%。
如果技术再成熟一点，想必改编过程会出现的信息偏离，也就不存在了。
虽然这些技术，想要用在《三体》动画的制作上，还存在一定的距离，但这些新鲜的思路，将会给动画的制作带来一些新的思路。
从目前看来，只要有足够的数据量和训练，AI 模型学会生成动画的那一天应该不会太遥远。
说回《三体》动画，因为有三体宇宙、艺画开天这样强大的制作班底，以及 B 站的大力支持，给这部动画加入了不少的筹码。
2021，风里雨里，我们等你！
—— 完 ——
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