volseq_magnify_motion — LIVE4D `time` op

• Datenarten: volseq → volseq

• Aufruf: 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' (die Implementierung direkt: 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'; aus dem Register: opslive4d.get("volseq_magnify_motion"))

Verwendung

Macht die kleinen Bewegungen im Band einer Volumen-Zeitreihe alpha-mal größer (volseq, 3-D-Version der Eulerschen linearen Vergrößerung).

Das lineare Eulersche Verfahren von Wu et al. (SIGGRAPH 2012): Die Schicht, die man durch Glättung jedes Volumens mit einem räumlichen Gauß (sigma) erhält, wird zeitlich bandpassgefiltert ([f_lo, f_hi] Hz, fps ist die Volumen-Bildrate, ideales Band per FFT) und das alpha − 1-Fache davon zum Original zurückaddiert. Entwickelt man das Bild einer Translation δ, I(x − δ(t)), in 1. Ordnung, ist die zeitliche Änderung im Band −δ · ∇I, daher ist die Verschiebung des zurückaddierten Ergebnisses alpha · δ (alpha ist der Verschiebungsfaktor: 1 ist die Identität, 0 entfernt die Bewegung im Band). Es gilt nur für kleine Bewegungen -- als Faustregel alpha · δ < λ / 8 (λ ist die räumliche Wellenlänge nach der Glättung ≈ 4·sigma). Darüber hinaus zerfällt das Bild (Verzerrung, keine Verstärkung). Rauschen wird mit demselben Faktor verstärkt (das SNR wird nicht besser).

>>> 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)

Ausführlicher Anwendungsleitfaden

• Leitfaden zur Familie live4d

Referenzen (Beispieldaten, Literatur)

• Katalog der Beispieldaten (Download-URLs / Lizenzen) — 2-D nutzt skimage.data (BSD/Public Domain) plus synthetische Bilder, 3-D nennt Download-URLs echter Datenquellen (Stanford, PDS, …).

• Herkunft und Literatur der Operatoren — die Quellen der Forschung/Verfahren, auf denen diese Operatorfamilie beruht.

• Der kanonische Algorithmus (Autor, Jahr) und seine Anwendungen stehen im Familienleitfaden oben.

Ausführbare Beispiele (verifizierte Samples, die diesen Operator wirklich aufrufen)

• poc_live4d — py -3.11 examples/poc_live4d.py

Typkompatible Folge-Operatoren (nehmen `volseq` als Eingabe)

volseq_mip_video · volseq_cut_video · volseq_speed · volseq_pathline_render · volseq_pathline_orbit · volseq_interpolate_flow · volseq_render_orbit · focus_sweep_height_video

Gleiche Kategorie (`time`)

video_interpolate_flow · volseq_interpolate_flow

*Provenance: live4d.py — LIVE4D Operator-Registry. Diese Notiz wird von tools/opdocs.py md erzeugt (nicht von Hand bearbeiten).*

volseq_magnify_motion — LIVE4D time op