Em breve, os internautas podera£o se encontrar no ciberEspaço como avatares animados em 3D. Pesquisadores da ETH Zurich desenvolveram novos algoritmos para criar humanos virtuais com muito mais facilidade.

Atualmente, as pessoas olham para suas telas com cada vez mais frequência osespecialmente desde o ini­cio da pandemia de coronava­rus. Conferaªncias, reuniaµes e discussaµes com colegas de trabalho acontecem por videochamada. Se as grandes empresas de tecnologia conseguirem o que querem, esses encontros se tornara£o uma experiência imersiva no chamado metaverso já no pra³ximo ano, graças aos a³culos 3D e programas de computador especializados .

A chave para permitir uma experiência natural do usua¡rio em aplicativos de RV e RA écriar o que éconhecido como avatares, que são representações dina¢micas de pessoas geradas por computador. Quanto mais realista a aparaªncia e o comportamento dos avatares, mais prova¡vel éque as pessoas ganhem uma sensação de interação social real.

No entanto, modelar um ser humano em detalhes e em movimento éuma tarefa que continua a desafiar os desenvolvedores dessas aplicações. Os programas gra¡ficos de hoje já podem criar avatares esta¡ticos e fotorrealistas. Mas para animar um rosto sorridente, digamos, os designers gra¡ficos precisam editar manualmente quase todas as imagens no computador para corrigir nuances como rugas e sombras.

Pesquisadores liderados por Otmar Hilliges, professor de Ciência da Computação da ETH Zurich, mostraram como fazer isso com mais facilidade na Conferência Internacional sobre Computer Visioncall_made em outubro de 2021. Em vez de modelar todos os detalhes, eles usam algoritmos inteligentes que aprendem a renderizar automaticamente avatares animados em todas as poses conceba­veis, observando imagens 3D de humanos em apenas algumas poses.

Programas de computador que usam inteligaªncia artificial para criar humanos virtuais realistas existem hápenas alguns anos. Esses programas aprendem a retratar realisticamente diferentes posições do corpo usando escaneamentos 3D de uma pessoa real, que são gravadas previamente usando um complexo sistema de ca¢meras.

Os algoritmos de IA processam as varreduras medindo inúmeros pontos dentro e fora do corpo da pessoa para definir seus contornos como uma função matemática. Desta forma, os algoritmos constroem uma forma de modelo da pessoa. Para mover o avatar para novas poses, os algoritmos aprendem a memorizar o caminho da pose em movimento de volta ao modelo.

No entanto, para poses extremas fora do repertório conhecido de movimentos, tais algoritmos não tem conhecimento e preveem caminhos errados, levando a artefatos claramente visa­veis: os braa§os podem estar descolados do corpo ou as articulações localizadas no lugar errado. a‰ por isso que os modelos de hoje são treinados em tantas poses diferentes quanto possí­vel oso que implica um grande esfora§o para digitalização 3D e requer enorme poder de computação.

Atéo momento, os avatares de IA dificilmente são aplica¡veis, especialmente para aplicativos interativos. "a‰ impratica¡vel capturar todo o repertório possí­vel de movimentos", diz Xu Chen, estudante de doutorado e principal autor do estudo.

O novo manãtodo que Chen desenvolveu adota a abordagem oposta: o modelo calcula o caminho do modelo para as poses em movimento. Como isso significa que os ca¡lculos sempre tem o mesmo ponto de partida, permite que os algoritmos inteligentes aprendam melhor como generalizar os movimentos.

De fato, pela primeira vez, ele coloca esse modelo de computador em posição de representar facilmente novos padraµes de movimento também. Pode atéproduzir movimentos acroba¡ticos, como uma cambalhota ou uma ponte para trás.

Os novos avatares de corpo inteiro ainda não podem ser personalizados; as representações são limitadas a  pessoa digitalizada nas imagens 3D originais. Chen e seus colegas gostariam de desenvolver ainda mais seu modelo de computador para que ele possa criar novas identidades a  vontade.

Marcel Ba¼hler, outro doutorando do grupo de Hillige, já encontrou uma solução para personalizar os rostos dos avatares e altera¡-los conforme desejado. Como Chen em seus modelos de corpo inteiro, Ba¼hler usou algoritmos inteligentes para criar novos rostos animados a partir de uma combinação de um modelo de rosto 3D e uma grande coleção de fotos de retratos.

Enquanto programas de computador anteriores já ofereciam boas animações de rostos de frente, o modelo de Ba¼hler também pode representar de forma realista rostos de lado, bem como de cima e de baixo.

Existe o perigo de que a nova tecnologia em breve permita que va­deos deepfake ainda mais realistas circulem, por exemplo, para falsificar um discurso de um pola­tico importante? "Os va­deos deepfake ainda estãolonge de serem perfeitos", diz Ba¼hler. A maioria dos programas de computador , ele aponta, alcana§a bons resultados apenas para uma configuração especa­fica. Por exemplo, o novo modelo de rosto ainda não pode representar de forma realista detalhes como cabelo.

"Qualquer um que olhar de perto ainda encontrara¡ artefatos", diz Ba¼hler. Ele acha que émais importante manter o paºblico informado e ciente do estado atual das coisas. Tornar a pesquisa sobre técnicas de renderização 3D, bem como suas vulnerabilidades, publicamente dispona­vel pode ajudar os especialistas em segurança cibernanãtica a detectar mais facilmente va­deos deepfake na web, acrescenta.

Para aplicativos interativos de realidade virtual, o trabalho desses pesquisadores da ETH representa um enorme progresso. a‰ bem possí­vel que empresas de tecnologia como Facebook e Microsoft implementem as técnicas recanãm-desenvolvidas dos dois estudantes de doutorado em seus avatares.