Mänsklig bildsyntes

Från Wikipedia

Mänsklig bildsyntes (Human image synthesis) är en term som används för att beskriva processen att skapa en bild av en fysisk miljö eller objekt genom att använda en dator. Det kan också innefatta processen att skapa en bild av en fiktiv miljö eller objekt. Mänsklig bildsyntes kan användas inom en mängd olika områden, inklusive film, spel, arkitektur, industridesign och medicin.[1]

Det finns olika metoder för att generera en bild med hjälp av en dator, inklusive ray tracing, radiosity och rasterisering. Ray tracing använder sig av strålar för att simulera hur ljuset beter sig i en scen, medan radiosity simulerar hur ljuset fördelar sig i en miljö. Rasterisering använder sig av pixels för att skapa en bild på en skärm.[2]

Mänsklig bildsyntes kan också användas för att skapa realistiska avbildningar av fysiska miljöer och objekt, såsom landskap, hus och möbler. Detta kan användas inom arkitektur och industridesign för att skapa visualiseringar av hur ett projekt kan komma att se ut i verkligheten.

Inom medicin kan mänsklig bildsyntes användas för att skapa avbildningar av kroppens inre för diagnostiska ändamål, såsom CT- och MR-skannrar. Detta kan hjälpa läkare att få en bättre förståelse för patientens hälsotillstånd och välja rätt behandling.[3][4]

Mänsklig bildsyntes har också använts inom filmindustrin för att skapa specialeffekter och animationer. Detta kan inkludera att skapa fiktiva världar och karaktärer, samt att lägga till effekter till redan existerande filmer.[5]

Tidslinje mänsklig bildsyntes[redigera | redigera wikitext]

  • 1971 gjorde Henri Gouraud den första CG-geometrifångsten och representationen av ett mänskligt ansikte. Modellering var hans fru Sylvie Gouraud. 3D-modellen var en enkel trådramsmodell och han använde Gouraud shader som han är mest känd för att producera den första kända representationen av mänsklig likhet på dator.
  • Filmen The Crow från 1994 var den första filmproduktionen som använde sig av digital sammansättning av en datorsimulerad representation av ett ansikte på scener filmade med en kroppsdubbel. Nödvändigheten var musan när skådespelaren Brandon Lee som porträtterade huvudpersonen dödades tragiskt av misstag på scenen.
  • För filmen Fast & Furious 7 från 2015 gjordes en digital look-alike av skådespelaren Paul Walker som dog i en olycka under inspelningen av Weta Digital för att göra filmen färdig.
  • I september 2019 sände Yle, det finska public service, ett resultat av experimentell journalistik, en deepfake av presidenten Sauli Niinistö i sin huvudsakliga nyhetssändning i syfte att belysa den framskridande desinformationsteknologin och problemen som uppstår därav.

Referenser[redigera | redigera wikitext]

Den här artikeln är helt eller delvis baserad på material från engelskspråkiga Wikipedia, Human image synthesis, 27 december 2021.

Noter[redigera | redigera wikitext]

  1. ^ ”Synthesis AI can programmatically generate synthetic images of humans for AI training” (på amerikansk engelska). SiliconANGLE. 1 november 2022. https://siliconangle.com/2022/11/01/synthesis-ai-can-programmatically-generate-synthetic-images-humans-ai-training/. Läst 3 januari 2023. 
  2. ^ Synced (20 november 2020). ”Impersonator++ Human Image Synthesis – Smarten Up Your Dance Moves! | Synced” (på amerikansk engelska). syncedreview.com. https://syncedreview.com/2020/11/20/impersonator-human-image-synthesis-smarten-up-your-dance-moves/. Läst 3 januari 2023. 
  3. ^ Wang, Tonghe; Lei, Yang; Fu, Yabo; Wynne, Jacob F.; Curran, Walter J.; Liu, Tian (2021-01). ”A review on medical imaging synthesis using deep learning and its clinical applications” (på engelska). Journal of Applied Clinical Medical Physics 22 (1): sid. 11–36. doi:10.1002/acm2.13121. ISSN 1526-9914. PMID 33305538. PMC: PMC7856512. https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/acm2.13121. Läst 3 januari 2023. 
  4. ^ Park, Ho Young; Bae, Hyun-Jin; Hong, Gil-Sun; Kim, Minjee; Yun, JiHye; Park, Sungwon (2021-03-17). ”Realistic High-Resolution Body Computed Tomography Image Synthesis by Using Progressive Growing Generative Adversarial Network: Visual Turing Test” (på engelska). JMIR Medical Informatics 9 (3): sid. e23328. doi:10.2196/23328. https://medinform.jmir.org/2021/3/e23328. Läst 3 januari 2023. 
  5. ^ Ming-Yu Liu*, Xun Huang*, Jiahui Yu*, Ting-Chun Wang*, Arun Mallya*. [https://arxiv.org/pdf/2008.02793.pdf ”Generative Adversarial Networks for Image and Video Synthesis: Algorithms and Applications”]. https://arxiv.org/pdf/2008.02793.pdf. Läst 3 januari 2023.