VR之家消息：传统动捕技术的问题是，其需要依靠大量昂贵和笨重的硬件，这样不仅耗费时间，更是耗费了很多成本。为此，RADiCAL推出了基于AI的解决方案，实现这样低成本动捕仅需一台2D相机甚至是一台手机。
“所有这些费用，技能和时间都令人对动捕技术望而却步。”RADiCAL的联合创始人兼CEO Gavan Gravesen如是说道。初创公司RADiCAL是一家位于纽约的NVIDIA Inception项目成员。Gravesen表示：“我们致力于提供全民易用性，无缝集成和快速完成，而所有这一切都是以低成本实现。”
他们基于AI的解决方案只需要游戏开发商，3D图形艺术家，电影制作人员和AR/VR爱好者提供一件物理硬件：一台2D相机，甚至是一台手机。不需要其他硬件，工作室环境或精密的传感器设备，这大大降低了所涉及的成本和工作量。
1. 更简单的动捕
世界任何用户都可以通过智能手机或网络直接将视频上传到RADiCAL的云端中。该公司则利用人工智能和运动科学处理视频，检测其中的内容，在3D空间中重现人类运动，甚至是重建相机所无法看到的内容。
RADiCAL的算法可以自动适应不同的人体比例和人体运动，然后创建一个可以在3D映射视频主体运动的模型。尽管模型的流畅运动使得该过程看起来十分简单，但底层却非常复杂。
RADiCAL的联合创始人兼CTO Anna-Chiara Bellini指出：”我们集成了深度学习，机器人技术，计算机视觉和生物力学，这需要强大的人工智能开发环境。”
2. 利用TensorFlow处理
Bellini表示，RADiCAL面临的第一个挑战就是需要处理的大量数据。对于他们的算法，单张静止图像可能需要分析多达6GB的数据。但对于每一秒的动作，期间包含120帧内容，从而带来了惊人的720GB数据。
Bellini及其团队选择了TensorFlow，将GPU编程集成到他们的研究过程中，从而为整个管道提供一个“单一执行模型”。她解释说：“通过使用CUDA编写的ad-hoc内核来补充TensorFlow，一个只需数小时编写的简单内核可以为我们节约数天的模拟时间。”
为了支持其运动模型，RADiCAL在多GPU系统上以交错方式处理多个帧。Bellini指出：“支持多个Tesla V100 GPU的最新一代NVIDIA NVLink等技术使这一切成为了可能。”
Bellini和她的团队使用了基于云端的多GPU设备，她们将从构思到部署再到生产的开发周期时间减少了10倍。
她说道：“英伟达的显卡提高了我们的工作速度，允许我们探索更多的选项，以及更有效地利用我们机器学习工程师的时间。这是一个惊人的发现。”
3. 动画文件的应用
在处理完视频后，RADiCAL将通过网站及其MOTiON应用程序提供与实际视频片段并排呈现的实时3D预览。用户还可以下载适用于3D动画，增强现实，虚拟现实，游戏引擎和其他3D图形程序，以及内容频道格式的动画文件。
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