#bodytracking

Creating realistic character animations can be a time-consuming and expensive process, often requiring specialized motion capture equipment. DeepMotion offers a solution for game developers by providing an AI-driven motion capture platform that turns simple videos into detailed animations.

Problem Statement: Game developers often face challenges in creating lifelike character animations due to the high costs and complexities of traditional motion capture setups. This limits the ability of small studios to produce high-quality animations for their games.

Application: DeepMotion allows game developers to use video footage—whether recorded or found online—to generate accurate 3D animations for their characters. By using AI body tracking, developers can capture realistic movements and integrate them directly into game engines like Unity and Unreal. The platform's customization options further allow developers to tweak and fine-tune animations, ensuring their characters move naturally within the game environment.

Outcome: By using DeepMotion, game developers can significantly reduce the costs associated with traditional motion capture, while also speeding up the animation process. This makes it easier for small studios and independent developers to create high-quality character animations without requiring expensive equipment or specialized skill sets.

Industry Examples:

Indie Game Developers: Use DeepMotion to animate characters for their games, reducing the need for costly motion capture suits and studios.

Virtual Reality Content Creators: Create immersive VR experiences with realistic avatar animations, providing users with a more lifelike virtual environment.

Content Creators and Streamers: Develop virtual influencers and characters that move naturally, enhancing the quality of content and audience engagement.

Additional Scenarios: DeepMotion can also be used for creating animations in marketing and advertising campaigns, making products and characters come to life in a more engaging way.

DeepMotion is an AI-powered motion capture platform that turns videos into lifelike animations. With advanced body tracking and AI tools, DeepMotion enables creators to generate 3D animations from real-world footage, bringing a new level of realism to animation, gaming, and content creation without the need for complex setups or expensive hardware.

Core Functionality: DeepMotion offers AI-driven motion capture and body tracking that allows users to turn videos into interactive animations. It simplifies the process of creating 3D character animations, making it accessible to animators, content creators, and developers.

Key Features:

AI Motion Capture: Convert 2D video footage into 3D animations with precise body tracking.

Full-Body Tracking: Track every limb with accuracy, capturing realistic motions without the need for motion capture suits.

Virtual Avatar Creation: Use AI to create realistic avatars that move naturally, enabling users to bring their characters to life.

3D Character Integration: Easily integrate animated characters into popular game engines like Unity and Unreal.

Customizable Animation Options: Fine-tune animations with custom poses, blending, and keyframe editing to get the perfect movement.

Benefits:

Cost-Effective: Create professional animations without needing expensive hardware or a full motion capture studio.

Time-Saving: Speed up the animation process with automated motion capture, allowing creators to focus more on creativity.

Versatility: Suitable for a variety of applications, including video game development, virtual influencers, and content creation.

Accessibility: No need for specialized suits or sensors—just use video footage to animate your characters.

New Post has been published on https://www.autoaddikt.hu/ugyanazzal-a-mozgaskoveto-technologiaval-tokeletesiti-az-autogyartas-folyamatat-a-ford-amellyel-az-elsportolok-javitjak-teljesitmenyuket/

Ugyanazzal a mozgáskövető technológiával tökéletesíti az autógyártás folyamatát a Ford, amellyel az élsportolók javítják teljesítményüket

A Ford a bodytracking technológiát használja a munkások terhelésének csökkentésére: létezik egy technológia, aminek segítségével a világ legeredményesebb sportolói még tovább tudják javítani az eredményeiket, és amivel jellegzetes mozdulataik pontosan reprodukálhatók a legnépszerűbb videojátékokban. Ez a technológia most egy autóipari üzem szerelőszalagjánál is megjelent.

A Ford Valencia Motorgyár dolgozói speciális öltözéket viselnek, amit fejlett mozgáskövető technológiával szereltek fel. A Ford és az Instituto Biomecánica de Valencia (Valenciai Biomechanikai Intézet) által megalkotott kísérleti rendszer 70 dolgozó mozgását követi nyomon 21 munkaterületen – és máris annyira eredményesnek bizonyult, hogy az üzemben 75 százalékkal csökkent a sérülések száma.

A mozgáskövető technológiát általában arra használják, hogy megfigyeljék, hogyan sprintelnek vagy fordulnak a sportolók, így edzőik kielemezhetik és tökéletesíthetik a mozdulataikat. A Ford esetében ez a megoldás arra szolgál, hogy a munkavégzés kisebb fizikai terhelést jelentsen, és hogy javítsa a gyártási minőséget. “A sportban köztudomású, hogy ha a mozgáskövető technológiával tökéletesebbre csiszolják egy sportoló mozdulatait, az komoly javulást eredményezhet,” magyarázta Javier Gisbert, a Ford Valencia Motorgyár gyártási igazgatója. “Üzemünk dolgozói hasonló technológiát használnak, aminek eredményeképpen kényelmesebbé válik a munkájuk, ez pedig rengeteget számít a hosszú munkanap során.”

A mérnökök egy ipari szakkiállításon látott öltözékből merítették az ötletet; az ott bemutatott technológia azt szemléltette, hogyan képesek a robotok az emberi mozdulatok megismétlésére. Ezt a megoldást honosították meg a Ford üzemében, méghozzá az új Ford Transit Connect és a 2,0 literes EcoBoost Duratec motor gyártásában, ami júliusban vette kezdetét.

A vékony öltözék 15 apró mozgáskövető fényszenzort tartalmaz, amelyek vezeték nélküli kapcsolatban állnak egy érzékelő egységgel. A rendszer figyeli a dolgozó mozdulatait munka közben, különös figyelemmel a fej, a nyak, a váll és a végtagok mozgására. A mozdulatokat (a számítógépes játékkonzoloknál használatos megoldáshoz hasonlóan), négy különleges, a dolgozó közelében felszerelt mozgáskövető kamera rögzíti, és ezek képéből alkotja meg a számítógép a felhasználó háromdimenziós figuráját.

Az így nyert adatokat különlegesen képzett ergonómiai szakemberek elemzik ki, segítve a dolgozóknak a helyes testtartás és mozdulatok kialakításában. A rendszer által gyűjtött adatok – például a dolgozó testmagassága vagy karjának hossza – alapján a munkaállomások is úgy tervezhetők meg, hogy kialakításuk jobban illeszkedjen a dolgozók alkatához.

Enflux, a smart body-tracking workout outfit, launches on Kickstarter

 There’s a new body-tracking workout outfit that looks to compete with the likes of Athos and other workout-tracking sensors that’s launching on Kickstarter today. Enflux, a Y Combinator-backed company, is starting a Kickstarter today for its sensor-laden workout outfit (that can even go in a washing machine). And it’s basically all thanks to a series of running injuries CEO… Read More

Gadge…

We have done tons of experiment in this transmedia project, we started with research and list down all the social networking we involved, which helped me to understand the definition of “Transmedia” better but I still have problem to understand this project.

After we got into groups, Luke explained clearly that we aim to track our disappearing body, behavior of people themselves, the process and he said we don’t necessary need an outcome. That day was an significant day for me to understand the term of “Transmedia”.  My understanding is that we need to tell a story in different social activity which helps our audience can understand by interpreting “transmedially”. I had fun through the process, I tried to do animation (http://yuqingyo.tumblr.com/post/95076347899/project-2-transmedia-body-tracking-2nd-week) but it didn’t work out well, because I don’t think it’s a good way to represent my date. Also I’ve tired several App (both online and offline), for instance InMaps, MoodPanda, Give ME MY Data, IOGraphica and RAW. (They are all on our research blog: http://bodymeltfeed.tumblr.com/post/94752474671/group-exercise-linklist) There is also a twitter, which is more like our diary - https://twitter.com/bodymeltfeed, we tweet individual tracking-feed there, they were used in our narrative story later on https://storify.com/bodymeltfeed/luan-michuke. 

Overall it’s been a quite tight scheduled project and everyone in our group spent time and good effort in. Our leader Luke has lots of idea and always lead us on the right track throughout the whole project and offered plenty of helpful suggestion. Moreover here are some great work from every of us. We’ve got some positive critique and some bad ones too. Obviously many people liked our visualization, they like how the visualization are innovative and abstract. Most of our audience find that our idea express clearly by laying up our digital images, but minorative of people think it’s hard to understand the relationship between visualization and the story. However we’ve discussed in group, we think people actually need to go to all the social media we’ve used in this project so they can understand our concept better, which is the point of transmedia project in our opinion. On the other hand, I can’t assume other people who’s not in our group to understand, because I was working on it so it’s easier for me to understand.