time op• 데이터 종류: volseq → volseq
• 호출: import fullseye as fs; fs.ledger.volseq_magnify_motion(volseq, alpha: 'float' = 10.0, f_lo: 'float' = 0.05, f_hi: 'float' = 0.4, fps: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray'(구현을 직접 호출하려면 import live4d; live4d.volseq_magnify_motion(volseq, alpha: 'float' = 10.0, f_lo: 'float' = 0.05, f_hi: 'float' = 0.4, fps: 'float' = 1.0, sigma: 'float' = 0.5) -> 'np.ndarray', 원장에서 가져오려면 opslive4d.get("volseq_magnify_motion"))
체적 시계열의 대역 내 미소한 움직임을 alpha 배로 키운다(volseq, Eulerian 선형 확대의 3차원판).
Wu et al.(SIGGRAPH 2012)의 선형 Eulerian: 각 체적을 공간 가우스(sigma)로 평활화한 층을, 시간 방향으로대역 통과([f_lo, f_hi] Hz, fps 는 체적의 프레임 레이트, FFT 의 이상 대역)시켜 alpha − 1 배를원래에 더해 되돌린다. 병진 δ 의 상 I(x − δ(t)) 를 1 차로 전개하면 대역 내의 시간 변화는 −δ · ∇I 이므로, 더해 되돌린 결과의 변위는 alpha · δ(alpha 는 변위의 배율: 1 로 항등, 0 으로 대역 내의 움직임을 지운다). 성립하는 것은 작은 움직임뿐 —— 기준은 alpha · δ < λ / 8(λ 는 평활화 후의 공간 파장 ≈ 4·sigma). 그것을 넘으면 상이 망가진다(증폭이 아니라 왜곡). 잡음도 같은 배율로 증폭된다(SNR 은 좋아지지 않는다).
>>> s = volseq_synth_beating((16, 24, 24), n_frames=24, period=8.0, amplitude=0.1)
>>> volseq_magnify_motion(s, alpha=8.0, f_lo=0.08, f_hi=0.2, fps=1.0).shape
(24, 16, 24, 24)
• 샘플 데이터 카탈로그(DL URL / 라이선스) —— 2-D 는 skimage.data(BSD/public)+ 합성, 3-D 는 실데이터 소스(Stanford/PDS 등)의 DL URL.
• 연산자의 내력·참고문헌 —— 이 연산자 족의 바탕이 된 연구/기법의 출처.
• 알고리즘의 정전(저자·연도)과 용도는 위의 패밀리 사용 가이드에 적혀 있습니다.
• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py
volseq 를 입력으로 받는 것)volseq_mip_video · volseq_cut_video · volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit · volseq_interpolate_flow · volseq_render_orbit · focus_sweep_height_video
time)video_interpolate_flow · volseq_interpolate_flow
*Provenance: live4d.py — LIVE4D 연산자 레지스트리. 이 op 노트는 tools/opdocs.py md 가 자동 생성합니다(직접 편집하지 마세요).*
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