Wie von uns schon länger prognostiziert kommen langsam neue Tools zur Marktreife, die mittels Machine Learning klassische Compositing-Aufgaben deutlich erleichtern. Dabei ist Flame ein gutes Beispiel dafür, wie viele NAB-Neuerungen auf aktuellen KI-Technologien fußen:
So führt die neue Version von Autodesk Flame 2020 nun eine KI-Funktion ein, um Objekte in Bildsequenzen zu isolieren, bzw. zu entfernen. Adobe hat gerade zur NAB etwas ähnliches mit Content Aware Fill für Bewegtbilder in After Effects vorgestellt.
Doch auch andere Einsatzgebiete stehen schon vor der Tür: Die Berechnung von Bewegungsvektoren, Keying, automatisiertes Maskieren oder eine Schätzung der Z-Pixel können mittlerweile ebenfalls von neuronalen Netzen übernommen werden.
Und letzteres ist auch ein weiteres Feature der neuen Flame Family 2020: Denn der neue Z Depth Map Generator soll mittels maschinellem Lernen eine Z-Pixel-Tiefenebene für gefilmtes Material erzeugen können. Hiermit könnte beispielsweise nachträglich ein Bokeh in eine Aufnahme gerendert werden. Oder die Stärke eines Effekts kann von der Objekt-Entfernung zur Kamera beeinflusst werden.
Auch um bestimmte Partien in Gesichtern (Auge, Mund o.ä) automatisch zur weiteren Bearbeitung zu separieren kommen nun mit dem Human Face Normal Map Generator KI-Algorithmen zum Zug.
Doch es gibt auch noch andere Neuigkeiten: 3D-Objekte können nun auch Lichtbrechungen korrekt darstellen, wie sie bei Glas, Eis oder auch Windschutzscheiben vorkommen.
Der "Automatic Background Reactor" soll eine neue Ära des Background-Renderings einleiten und die GPU durch präemptives Rendering immer voll auslasten. Bis auf weiteres ist diese Funktion jedoch nur unter Linux verfügbar (und kann (nur?) auf einer einzigen GPU ausgeführt werden). Dazu gesellen sich produktive Veränderungen der Oberfläche. Und Open FX Plugins sollen nun "umfassend unterstützt werden.
Für 3.921,05 Euro/Jahr kann man Flame jederzeit bei Autodesk mieten. Es ist jedoch zu erwarten, dass man ähnliche Funktionen schon sehr bald in günstigeren Applikationen finden wird (wenn man nicht gleich selber ein paar kostenlose TensorFlow/PyTorch-Projekte für die eigenen Ansprüche trainieren will ;)
