2022北京冬奥花滑表演秀中场冰面投影项目
冰雪运动、艺术、文化与科技,3DAT智能技术支撑下的运动展示
冰雪运动、艺术、文化与科技,3DAT智能技术支撑下的运动展示
视频投影秀(Video Projection Show)是2022年北京冬奥花滑表演赛(Gala Show)中的一个节目,于2022年2月20日首都体育馆上演,CCTV16频道播出。节目时长1分钟15秒,用国际化的视听语言体现花滑运动的丰富内涵:冰雪运动、艺术、文化与科技,形成3DAT智能技术支撑下的运动展示,体现运动之美,科技之智,文化之魅。演出获得中新网等媒体报道。
作为主创团队成员,我参与前期创意风暴,镜头脚本创意方案设计,视频创意图形方案设计,我对3DAT技术原理的艺术化诠释创意被采用,成为投影秀视频的创意来源之一。
作为信息可视化团队成员,我与清华大学软件学院THUVIS课题组共同探讨人工智能技术与可视分析算法在设计中的可能性,并负责可视分析系统中的花滑轨迹数据可视化设计与界面信息与交互设计。
设计概述
通过可视分析技术与3DAT技术的手段,对运动员动作数据进行可视化解析,呈现智能技术支撑下的运动展示。该设计创意为与清华大学软件学院THUVIS课题组合作设计完成,经过三次会议讨论,我们得出了3DAT与可视分析技术在冬奥花滑GALA秀中运用的一种可能性。使用可视分析技术与3DAT技术进行结合,不透明的动作类型、当前周数、难度系数、基础分数等运动员动作技术数据,以及评委眼中主观的评分数据能够在数据驱动和知识驱动的人工智能的分析下,实时直观地向大众呈现。
设计概述
清华大学软件学院THUVIS课题组研发的机器学习即服务可视分析平台融合数据驱动和知识驱动的人工智能技术,帮助创作团队生成大量的花滑动作序列并快速筛选视频制作所需素材。这些素材成为艺术家的设计参考和艺术创作的源泉,启发艺术家的创作灵感,从而提升艺术家的创作效率。我负责这个平台的系统信息与交互设计。
如何在投影秀中用国际化的视听语言呈现智能技术支撑下的花样滑冰运动,体现冰雪运动、艺术、文化与科技的内涵?
通过奥运官网等渠道,从动作类别、技术点、评分细则三个角度对花样滑冰运动的基础知识进行研究,为可视分析设计提供理论依据。
通过Behance等权威在线设计社区,对现有运动轨迹可视化艺术设计作品如央视广告进行调研搜集,获知流行趋势,获取设计灵感。
除艺术设计外,科研产业领域也有对运动数据的可视分析研究应用,如百度智能云为奥运打造了国内首个“3D+AI”跳水训练系统。
“冬”-轨迹艺术可视化系列创意融合花滑轨迹、冬奥logo、中国书法艺术元素。
青绿山水系列插画融合花滑运动与中国传统文化。
动作可视化系列创意融合花滑轨迹与3DAT技术。
AI换脸系列创意融合花滑运动与AI换脸技术,旨在推动公众参与冰雪运动。
经过与清华大学软件学院THUVIS课题组的三次会议讨论,我们得出了3DAT与可视分析技术在冬奥花滑GALA秀中运用的其中一种可能性:将不透明的动作类型、当前周数、难度系数、基础分数等运动员动作技术数据,以及评委眼中主观的评分数据,在数据驱动和知识驱动的人工智能的分析下,实时直观地向大众呈现。
使用Cinema 4D对英特尔提供的3DAT捕捉花样滑冰动作数据进行动作轨迹可视化艺术处理。
基于调研得出的知识架构,对动作数据进行分析,在轨迹可视化的基础上进行直观呈现。
视频投影秀中,创意概念融入最终脚本并拆分为两个镜头呈现。
在与THUVIS课题组的会议讨论中,我们得出了3DAT与可视分析技术在冬奥花滑GALA秀中运用的另一种可能性:融合数据驱动和知识驱动的人工智能技术,帮助创作团队生成大量的花滑动作序列并快速筛选视频制作所需素材,以降低视频素材选择时间,使艺术家更多精力投入到最核心的灵感创造之中。
最初的系统设计只包含轨迹总览筛选模块及轨迹重叠对比模块,且运动员以平面骨架的形式呈现。轨迹可视化根据设计需求,呈现腕部轨迹与踝部轨迹,通过颜色区分二者。
轨迹总览筛选模块添加动作类型选择功能。轨迹对比模块添加轨迹并列对比与轨迹重叠对比的视图切换。添加播放控制模块。运动员模型在动画起始处与当前播放处以真人形式呈现,通过交互可以根据需求选择是否显示中间帧骨架。将所有关节点的轨迹都通过不同颜色进行区分。