1。問題の理解と要件の定義：
* どのようなアニメーションマットをターゲットにしていますか？ ロトスコープマット（手描きのアニメーション用）、アニメーション要素を備えた実写映像のマット、オブジェクト追跡マットなど。各タイプには異なる課題があります。
* マット化されているオブジェクトの重要な機能は何ですか？ 色、テクスチャー、エッジ、運動パターン、ポーズバリエーション（ヒューマノイドまたは動物の場合）など。オブジェクトについて知るほど、モデルを訓練しやすくなります。
* どのレベルの精度が必要ですか？ 完璧を達成することは困難です。 有用なツールは、プロセス全体を自動化しなくても、必要な手動のクリーンアップの量を減らすことができます。
* ターゲットソフトウェアとは？ After Effects、Nuke、Blenderなど。これは、出力形式（画像シーケンス、アルファチャネル、事前にキーのある映像）と潜在的な統合方法に影響を与えます。
* パフォーマンスの制約は何ですか？ リアルタイム処理は理想的ですが、しばしば困難です。 オフライン処理は受け入れられる場合があります。
2。データの収集と準備：
* 大きなデータセットを集めます： これが最も重要なステップです。 正確なグラウンドトゥルースマットを備えた画像とビデオの膨大なライブラリが必要です。 このデータは、機械学習モデルのトレーニングに使用されます。
* 既存のデータセット： 関連するデータセットを検索します。 いくつかのオプション（適応と増強が必要な可能性が高い）が含まれます。
* coco： コンテキスト内の一般的なオブジェクト（オブジェクト検出、セグメンテーション）
* YouTube-Vos： ビデオオブジェクトセグメンテーション
* デイビス： 密な注釈ビデオセグメンテーション
* Adobe Stock： カスタムデータセットの作成に適した映像がある場合があります。
* 合成データ： 特に実際のデータが不足している場合は、合成データの生成を検討してください。 これには、現実的なアニメーションを作成し、完璧なマットでレンダリングすることが含まれます。 これには、Blenderなどのツールを使用できます。
* データ増強： 既存の画像とビデオに変換を適用してデータセットを拡張します：回転、スケーリング、色の調整、ノイズなど。
* 注釈： データに対する関心のあるオブジェクトに正確にラベルを付けます。 これには通常、各フレーム内の各オブジェクト（またはフレームの代表的なサブセット）の周りに正確なマットを作成することが含まれます。
* 注釈ツール： 特殊な注釈ツールを使用します。
* ラベルボックス： データにラベルを付けるための人気のあるプラットフォーム。
* vgg画像アノテーター（via）： オープンソースと多用途。
* cvat（コンピュータービジョンアノテーションツール）： オープンソースと強力な、特にコンピュータービジョンタスク用。
* カスタム注釈ツール： 特定のニーズに合わせたカスタム注釈ツールを作成する必要がある場合があります。 これには、ターゲットアニメーションソフトウェア（たとえば、After Effects Scripting）内でスクリプトすることが含まれる場合があります。
* データのクリーニングと前処理：
*ノイズの多いデータまたは不十分な注釈付きデータを削除します。
*画像とビデオのサイズを一貫したサイズに変更します。
*ピクセル値を0-1の範囲に正規化します。
*データを選択した機械学習フレームワーク（たとえば、numpyアレイ、Tensorflowデータセットなど）に適した形式に変換します。
3。機械学習モデルの選択：
* セマンティックセグメンテーション： コアタスクは、各ピクセルをオブジェクトまたは背景に属するものとして分類することです。 これには、セマンティックセグメンテーションモデルが必要です。
* u-net： データが限られている場合でも有効性で知られている画像セグメンテーションの一般的なアーキテクチャ。 u-net ++や注意U-netなどのバリエーションは、パフォーマンスを改善できます。
* マスクr-cnn： オブジェクト検出 *および *セグメンテーションを実行するより速いR-CNNの拡張。 複数のオブジェクトを検出し、それぞれにマットを作成する必要がある場合に便利です。
* deeplabv3+： 不毛の畳み込みを使用してマルチスケール情報をキャプチャするもう1つの強力なセマンティックセグメンテーションアーキテクチャ。
* hrnet（高解像度ネットワーク）： ネットワーク全体で高解像度の表現を維持するように設計されており、これはきめの細かいセグメンテーションに有益です。
* 時間的一貫性： アニメーションは一時的なシーケンスです。 一時的な情報を考慮するモデルは、滑らかでちらつきのないマットに不可欠です。
* 再発ニューラルネットワーク（RNNS） / LSTMS： 以前のフレームから情報を組み込むために使用できます。
* 3D畳み込みニューラルネットワーク（3D CNNS）： 3Dボリュームとして直接ビデオを処理し、空間情報と時間情報をキャプチャします。 それらは計算的に高価です。
* 光流： 光フローを使用して、フレーム間のオブジェクトの動きを追跡し、マットを改良します。光フロー推定手法を実装するか、事前に訓練された光フローモデルを使用します。
* 変圧器ベースのモデル： トランスモデルは、ビデオ理解とセグメンテーションタスクで有望な結果を示しています。 ビデオシーケンスで長距離依存関係をキャプチャできます。
* 転送学習を検討： 事前に訓練されたモデル（例：ImagenetまたはCoco）から始めて、アニメーションデータで微調整します。これにより、トレーニング時間を大幅に短縮し、パフォーマンスを改善できます。
4。モデルのトレーニング：
* 機械学習フレームワークを選択：
* tensorflow： 強力で広く使用されているフレームワーク。
* pytorch： 柔軟性と使いやすさで知られているもう1つの一般的なオプション。
* 損失関数を定義します： 損失関数は、モデルの予測とグラウンドトゥルースマットの違いを測定します。 セグメンテーションの一般的な損失関数は次のとおりです。
* バイナリ交差点： バイナリセグメンテーションに適しています（オブジェクト対背景）。
* ダイス損失： 予測されたマットとグラウンドトゥルースマットの間の重複を測定します。 多くの場合、セグメンテーションのために交差点よりも好まれます。
* iou（組合の交差点）損失： IOUメトリックを直接最適化します。
* Optimizer：を選択します AdamやSGDなどのアルゴリズムは、トレーニング中にモデルの重みを更新して、損失関数を最小限に抑えるために使用されます。
* トレーニングループ： トレーニングデータを繰り返し、データをモデルにフィードし、損失を計算し、モデルの重みを更新します。
* 検証： 個別の検証データセットを使用して、トレーニング中のモデルのパフォーマンスを監視し、過剰適合を防ぎます。
* ハイパーパラメーターチューニング： さまざまなモデルアーキテクチャ、損失関数、オプティマイザー、学習率を実験して、データに最適な組み合わせを見つけます。グリッド検索やランダム検索などの手法を使用します。
* 監視とロギング： トレーニング中の損失、精度、IOU、ダイス係数などのメトリックを追跡します。 TensorboardやWeights＆Biaseなどのツールを使用して、トレーニングプロセスを視覚化します。
5。実装と統合：
* 推論： モデルがトレーニングされたら、それを使用して新しいアニメーションシーケンス用のマットを生成できます。
* 後処理： モデルの生の出力は、マットの品質を改善するために後処理が必要になる場合があります。
* フィルタリング中央値： ノイズと滑らかなエッジを減らします。
* 形態学的操作： 侵食と拡張を使用してマットを改良することができます。
* 羽毛/ぼやけ： より自然な外観のために、マットの端を柔らかくします。
* 一時的な平滑化： フレームにスムージングフィルターを適用して、フリッカーを減らします。 カルマンフィルターを考慮することができます。
* アニメーションソフトウェアとの統合：
* スクリプト： 訓練されたモデルを使用して画像またはビデオを処理し、アニメーションソフトウェア内で直接マットを生成するスクリプト（Pythonなど）を書き込みます（たとえば、After Effects ScriptingまたはNukeのPython APIを使用）。
* プラグインの開発： 機械学習モデルを組み込んだアニメーションソフトウェア用のカスタムプラグインを作成します。 これには、より高度な開発スキルが必要です。
* コマンドラインツール： 適切な形式で画像やビデオを処理し、マットを出力できるスタンドアロンコマンドラインツールを開発します。 アニメーションソフトウェアは、これらのマットをインポートできます。
* ユーザーインターフェイス： ツールを一般にリリースすることを計画している場合は、必ずユーザーインターフェイスを作成してください。
6。評価と改良：
* パフォーマンスの評価： さまざまなアニメーションシーケンスのセットでツールのパフォーマンスを徹底的に評価します。 精度、精度、リコール、IOU、ダイス係数などのメトリックを測定します。
* ユーザーフィードバック： ツールを使用するアニメーターやアーティストからフィードバックを得る。 このフィードバックは、改善のために領域を特定するために非常に貴重です。
* 反復開発： 評価結果とユーザーフィードバックに基づいて、モデルとツールを継続的に改良します。
ツールとテクノロジー：
* プログラミング言語： Python
* 機械学習フレームワーク： Tensorflow、Pytorch
* コンピュータービジョンライブラリ： opencv、scikit-image
* クラウドプラットフォーム： Google Cloud AIプラットフォーム、AWSセージメーカー、Azure Machine Learning（トレーニングと展開用）
* 注釈ツール： ラベルボックス、vgg画像アノテーター（via）、cvat
* アニメーションソフトウェア： After Effects、Nuke、Blender（テストと統合のため）
* データストレージ： クラウドストレージ（Googleクラウドストレージ、AWS S3、Azure Blobストレージ）
課題：
* データの収集と注釈： 大規模で高品質のデータセットを収集して注釈するのは時間がかかり、高価です。
* 時間的一貫性： 生成されたマットが時間の経過とともに一貫していることを確認することは困難です。
* 一般化： モデルは、新しいアニメーションスタイルやオブジェクトタイプに適切に一般化することはできません。
* 計算リソース： ディープラーニングモデルのトレーニングには、重要な計算リソース（GPUまたはTPU）が必要です。
* エッジケース： 複雑なシーン、閉塞、速い動きを処理するのは困難です。
* 統合の複雑さ： このようなソリューションを既存のワークフローに統合します。
要約：
「Animate Matte Assist ML」ツールを作成することは、挑戦的ですが、潜在的にやりがいのあるプロジェクトです。機械学習、コンピュータービジョン、アニメーションワークフローを強く理解する必要があります。高品質のデータセットの収集、適切なモデルアーキテクチャの選択、評価とユーザーフィードバックに基づいてモデルを繰り返し改良することに焦点を当てます。小さな焦点を絞ったプロジェクトから始めて、その機能を徐々に拡張します。
幸運を！