ProjektRVHu – Real Virtual Humans
Grunddaten
Akronym:
RVHu
Titel:
Real Virtual Humans
Laufzeit:
22.11.2018 bis 22.04.2024
Abstract / Kurz- beschreibung:
Virtuelle Menschen stehen im Zentrum verschiedener Anwendungsbereiche wie Medizin und Psychologie, virtuelle und erweiterte Realität sowie Spezialeffekte in Filmen.
Darüber hinaus können sich echte Menschen auf menschenähnliche Maschinen beziehen, was die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine natürlicher macht. Um Realismus zu erreichen, sind alle Details wichtig: die Mimik, die Geometrie des Körpers und seiner Bewegungen, die Bewegung des Weichgewebes, das Aussehen und die Dynamik der Kleidung oder das Licht, das auf unseren Körper reflektiert wird. All dies sind Komponenten, die mit höchster Präzision modelliert und wahrgenommen werden müssen. Eine zusätzliche Herausforderung ist das unheimliche Tal, das die Hypothese aufstellt, dass jene digitalen Menschen, die fast, aber nicht genau wie echte Menschen erscheinen, bei den Beobachtern Abneigungsgefühle hervorrufen.
Das vorgeschlagene Projekt RVHu zielt darauf ab, die folgenden zwei miteinander verbundenen Forschungsfragen zu beantworten: Wie lernen wir effizient Darstellungen von Menschen, ohne die Details zu verlieren, die uns real machen? Wie können wir Maschinen trainieren, um solche Darstellungen aus visuellen Daten zu rekonstruieren?
Darüber hinaus können sich echte Menschen auf menschenähnliche Maschinen beziehen, was die Kommunikation zwischen Mensch und Maschine natürlicher macht. Um Realismus zu erreichen, sind alle Details wichtig: die Mimik, die Geometrie des Körpers und seiner Bewegungen, die Bewegung des Weichgewebes, das Aussehen und die Dynamik der Kleidung oder das Licht, das auf unseren Körper reflektiert wird. All dies sind Komponenten, die mit höchster Präzision modelliert und wahrgenommen werden müssen. Eine zusätzliche Herausforderung ist das unheimliche Tal, das die Hypothese aufstellt, dass jene digitalen Menschen, die fast, aber nicht genau wie echte Menschen erscheinen, bei den Beobachtern Abneigungsgefühle hervorrufen.
Das vorgeschlagene Projekt RVHu zielt darauf ab, die folgenden zwei miteinander verbundenen Forschungsfragen zu beantworten: Wie lernen wir effizient Darstellungen von Menschen, ohne die Details zu verlieren, die uns real machen? Wie können wir Maschinen trainieren, um solche Darstellungen aus visuellen Daten zu rekonstruieren?
Schlüsselwörter:
Digitalisierung
digitization
maschinelles Lernen
machine learning
3D-Rekonstruktion
3D reconstruction
computer vision
computer graphics
digital humans
3D deep learning
Beteiligte Mitarbeiter/innen
Leiter/innen
Fachbereich Informatik
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Lokale Einrichtungen
Fachbereich Informatik
Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät
Universität Tübingen
Universität Tübingen
Geldgeber
Bonn, Nordrhein-Westfalen, Deutschland