Computer-generated imagery: differenze tra le versioni

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La visualizzazione interattiva è il rendering di dati che possono variare dinamicamente e che consente a un utente di visualizzare i dati da più prospettive. Le aree di applicazione possono variare in modo significativo, dalla visualizzazione dei modelli di flusso in fluidodinamica a specifiche applicazioni di progettazione assistita da computer<ref>''Mathematical optimization in computer graphics and vision'' by Luiz Velho, Paulo Cezar Pinto Carvalho 2008 {{ISBN|0-12-715951-7}} page 177</ref>. I dati resi possono corrispondere a scene visive specifiche che cambiano quando l'utente interagisce con il sistema - ad es. I simulatori, come i simulatori di volo, fanno ampio uso di tecniche CGI per rappresentare il mondo<ref name="Weiskopf">''GPU-based interactive visualization techniques'' by Daniel Weiskopf 2006 {{ISBN|3-540-33262-6}} pages 1-8</ref>.

A livello astratto, un processo di visualizzazione interattiva coinvolge una "pipeline di dati" in cui i dati grezzi vengono gestiti e filtrati in una forma che lo rende adatto per il rendering. Questo è spesso chiamato '''"dati di visualizzazione"''' . I dati di visualizzazione vengono quindi mappati in una "rappresentazione di visualizzazione" che può essere inviata a un sistema di rendering. Questa è solitamente chiamata '''"rappresentazione renderizzabile"''' . Questa rappresentazione viene quindi renderizzata come un'immagine visualizzabile.<ref name="Weiskopf" /> Quando l'utente interagisce con il sistema (ad esempio utilizzando i controlli del joystick per cambiare la propria posizione all'interno del mondo virtuale) i dati grezzi vengono inviati attraverso la pipeline per creare una nuova immagine renderizzata, spesso facendo dell'efficienza computazionale in tempo reale una considerazione chiave in tali applicazioni<ref name="Weiskopf" /><ref>''Trends in interactive visualization'' by Elena van Zudilova-Seinstra, Tony Adriaansen, Robert Liere 2008 {{ISBN|1-84800-268-8}} pages 1-7</ref>.

== Animazione al computer ==

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== Nelle aule di tribunale ==

Le immagini generate al computer sono state utilizzate nelle aule giudiziarie, principalmente dall'inizio degli anni 2000. Tuttavia, alcuni esperti hanno affermato che è pregiudizievole. Sono usati per aiutare i giudici o la giuria a visualizzare meglio la sequenza di eventi, prove o ipotesi.<ref>[https://theconversation.com/computer-generated-images-influence-trial-results-19734 Computer-generated images influence trial results] The Conversation, 31 October 2013</ref> Tuttavia, uno studio del 1997 ha mostrato che le persone sono fisici poco intuitivi e facilmente influenzabili dalle immagini generate al computer.<ref name="Kassin">{{Cita pubblicazione|anno=1997|cognome=Kassin|nome=S. M.|titolo=Computer-animated Display and the Jury: Facilitative and Prejudicial Effects|volume=40|numero=3|pp=269–281269-281|rivista=Law and Human Behavior|doi=10.1023/a:1024838715221|url=http://web.williams.edu/Psychology/Faculty/Kassin/files/kassin_dunn_1997.pdf}}</ref> Pertanto è importante che i giurati e gli altri responsabili delle decisioni legali siano consapevoli del fatto che tali mostre sono semplicemente una rappresentazione di una potenziale sequenza di eventi.

== Motion capture ==

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Le immagini generate al computer vengono spesso utilizzate insieme al [[motion capture]] per coprire meglio i difetti che derivano dalla CGI e dall'animazione. Le immagini generate al computer sono limitate nella loro applicazione pratica da quanto possono apparire realistiche. Immagini generate al computer non realistiche o mal gestite possono provocare l'effetto [[Uncanny valley|Uncanny Valley]].<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Palomäki|cognome8=Laakasuo|issn=2405-8440|pmid=30519654|doi=10.1016/j.heliyon.2018.e00939|pp=e00939|numero=11|volume=4|rivista=Heliyon|titolo=Evaluating the replicability of the uncanny valley effect|data=1º novembre 2018|nome8=Michael|nome7=Marko|nome=Jussi|cognome7=Repo|nome6=Juho|cognome6=Halonen|nome5=Noora|cognome5=Lehtonen|nome4=Mika|cognome4=Koverola|nome3=Marianna|cognome3=Drosinou|nome2=Anton|cognome2=Kunnari}}</ref> Questo effetto si riferisce alla capacità umana di riconoscere cose che assomigliano stranamente agli umani, ma sono leggermente fuori posto. Tale capacità è un difetto delle normali immagini generate al computer che, a causa della complessa anatomia del corpo umano, spesso possono non riuscire a replicarle perfettamente. È qui che entra in gioco il motion capture. Gli artisti possono utilizzare un impianto di acquisizione del movimento per ottenere filmati di un essere umano che esegue un'azione e quindi replicarli perfettamente con immagini generate al computer in modo che appaia normale.

La mancanza di modelli digitali anatomicamente corretti contribuisce alla necessità del motion capture poiché viene utilizzato con immagini generate al computer. Poiché le immagini generate al computer riflettono solo l'esterno, o la pelle, dell'oggetto da renderizzare, non riescono a catturare le interazioni infinitamente piccole tra i gruppi muscolari interconnessi utilizzati nel controllo motorio fine, come il parlare. Il movimento costante del viso mentre emette suoni con labbra sagomate e movimenti della lingua, insieme alle espressioni facciali che accompagnano il parlare sono difficili da replicare a mano.<ref>{{Cita pubblicazione|cognome=Pelachaud|nome=Catherine|wkautore=Catherine Pelachaud|cognome2=Steedman|nome2=Mark|wkautore2=Mark Steedman|cognome3=Badler|nome3=Norman|data=1º giugno 1991|titolo=Linguistic Issues in Facial Animation|url=https://repository.upenn.edu/hms/69|rivista=Center for Human Modeling and Simulation}}</ref> Il motion capture può catturare il movimento sottostante dei muscoli facciali e replicare meglio l'immagine che accompagna l'audio, come Thanos di [[Josh Brolin]].

=== Principali studi di produzione animazioni in CGI ===

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* [[Pixar Animation Studios]]

* [[Warner Bros. Animation]]

== Note ==