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來Google 面館用代碼拉面

Tensorflowers ? 來源:TensorFlow ? 作者:TensorFlow ? 2020-11-18 09:43 ? 次閱讀
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代碼不止,活力不止!

谷歌面館正式“營業”

想體驗一把拉面大師的快感?

來谷歌面館體驗虛擬拉面

勞逸結合身心更健康

連續六天的谷歌開發者大會不僅帶來了滿滿的技術干貨,更鼓勵日夜與代碼奮戰的開發者們勞逸結合,在觀看演講的間隙也可以活動放松,補充滿滿元氣。運用 TensorFlow.js 中的 PoseNet 來實現動態捕捉,玩家只需要從網絡攝像頭和瀏覽器參與互動即可輕松體驗歡樂的”代碼拉面“。

來到谷歌面館到底怎么拉面?每局拉面限時 60 秒,玩家可以想象自己是拉面大師,通過活動手和上半身的動作配合來制作虛擬“面條”,比如盡可能地上下移動拉扯面條,也可以加速甩動表演酷炫拉面絕技。

在拉面過程中也要時刻心手配合收集特殊配料以獲得增加面條長度的點數,但也要小心如果接到“黑暗料理”則會縮短面條的長度。得分越高就能解鎖更多“拉面英雄徽章”!是不是手癢癢等不及來谷歌面館“一決長短”?使用電腦參與游戲體驗更佳哦!

TensorFlow.js 實現動態捕捉

創建 “代碼拉面”

谷歌面館正是基于 TensorFlow.js 中的 PoseNet 來實現動態捕捉,將用戶的肢體動作與“拉面”概念做結合,創造出有趣又好玩的互動體驗。

整個體驗中最關鍵的是手部動作的檢測。通過從 PoseNet 中選擇經過預演的模型,并在裝置攝像頭實時進行手部位置的估計,TensorFlow.js 就可以在瀏覽器中運行現有的機器學習模型,無需花太多精力即可實現手部動作檢測。通過這一系列技術支持,玩家可以在游戲中移動、拉伸、扭曲虛擬的面條。

谷歌面館中還使用了Angular 構建主體框架,為網站功能設置了強大的基礎架構,然后結合 TensorFlow.js 和 PoseNet 中豐富的模型庫來自動檢測手勢和各種肢體動作,直接從網絡攝像頭和瀏覽器擺姿勢創建真人的實時視覺建模。以及游戲渲染和物理引擎(如 Phaser )也用于幫助實現一根根面條在虛擬環境中呈現真實的物理狀態。

責任編輯:xj

原文標題:Google 面館營業啦!揭秘拉面背后的機器學習技術

文章出處:【微信公眾號:TensorFlow】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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