ZRT Face Trainer es un software que permite a los creadores implementar expresiones faciales ultra-realistas en motores como Unreal Engine 5.
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La nueva generación de consolas promete ser interesante en el avance de técnicas gráficas que hasta ahora no veíamos relevantes, o al menos no tanto como ahora. Estamos en un punto en el que mostrar una diferencia gráfica es más complicado que generaciones anteriores, lo que no significa que el salto gráfico no exista y no sea potente.
Ahi tenemos al ray tracing, las físicas o los tiempos de carga. Pero a la palestra han vuelto ahora las expresiones faciales y animaciones. Recuerdo como nos “flipábamos” con L.A. Noire y juegos similares, pero hasta la fecha este interés por recrear expresiones realistas ha ido decayendo.
Cuando lo increible se hace creible con Unreal Engine 5 y ZRT Face TRainer
Por suerte la nueva generación nos permite tener este tipo de experiencias, y uno de los motores que se posicionan para liderar los próximos años es Unreal Engine 5. El nuevo motor de Epic Games cuenta con su spropio sistema de iluminación llamado LUMEN, pero además de ello permite cargar assets de gran tamaño en tiempo real y con esto se gana en resultados más realistas.
Hoy os traemos la demo de ZRT Face Trainer, un software para hacer animaciones faciales que usa el aprendizaje automático y se integra en motores gráficos de última generación. Aunque Ziva RT se integra en otros motores gráficos, hoy os mostramos una demo a 4K y 60 FPS corriendo en el motor de Epic.
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Algunos datos interesantes de ZRT Face
El ZRT Face Trainer se basa en una biblioteca completa de datos 4D y algoritmos patentados de aprendizaje automático. En 1 hora, la malla de tu personaje se inyecta con la mejor tecnología de la industria del juego.
- El ZRT Face Trainer se basa en una biblioteca que contiene más de 15 TB de datos de escaneo 4D.
- Los modelados faciales de ZRT pueden expresar más de 72.000 formas de entrenamiento, así como nuevas poses faciales.
- Los modelos faciales ZRT tienen solo 30 MB en tiempo de ejecución, y se ejecutan a velocidades de fotogramas en tiempo real (3 ms/fotograma en un solo subproceso de CPU).
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