ИИ-трекинг объектов для VFX
Мы разрабатываем AI-системы трекинга объектов для VFX, которые решают проблему потери трека при окклюзии и motion blur. Классические инструменты вроде Mocha Pro и PFTrack требуют ручной расстановки точек и ломаются при смазе более 15 пикселей. Наши решения на базе нейронных сетей (CoTracker, DiffusionTrack, FoundPose) обеспечивают устойчивое отслеживание даже при 70% окклюзии. У нас 5+ лет опыта в VFX-трекинге и более 10 успешных проектов для рекламных роликов и кино. Нейронный трекинг в 3 раза быстрее классического при схожей точности, а стоимость решения рассчитывается индивидуально в зависимости от сложности материала. Экономия бюджета на постпродакшн — до 60%.
Типы трекинга и инструменты
2D point tracking — отслеживание опорных точек для stabilization или match move. Современный нейронный трекинг: CoTracker (Meta) — трекает 256+ точек одновременно с учётом взаимных зависимостей между ними. Работает через transformer с temporal attention, что даёт устойчивость при частичной окклюзии. — Meta Research
Planar tracking — трекинг плоскости (стена, борт автомобиля, экран) для вставки графики. Нейронная версия: DiffusionTrack, или гибрид гомографии + deep features от SuperGlue для matching.
6DoF object tracking — трекинг 3D-положения и ориентации объекта. FoundPose, FoundTrack — работают с CAD-моделью объекта или обученным prior.
Human body tracking — MediaPipe Holistic (33 точки скелета + руки + лицо), OpenPose, SMPL-X для полноценной 3D-реконструкции тела актёра из monocular видео. Используется для motion capture без маркеров.
Почему нейронный трекинг устойчивее классического?
Классический feature-based трекинг (Lucas-Kanade, KLT) теряет точку при motion blur > 15px, окклюзии > 40% объекта, резкой смене освещения. Нейронный подход выигрывает за счёт learned descriptors и visibility prediction. Например, CoTracker держит трекинг при окклюзии до 70% — модель предсказывает, видима ли точка в текущем кадре, и не пытается искать её там, где её нет. При возвращении объекта из-за окклюзии трекинг восстанавливается через re-identification.
| Параметр | Классический (Lucas-Kanade) | Нейронный (CoTracker) |
|---|---|---|
| Motion blur >15 px | Потеря точки | Стабилен до 30 px |
| Окклюзия >40% | Срыв трека | Держит до 70% |
| Резкая смена освещения | Дрейф | Устойчив |
| Количество точек | 10–50 | 256+ |
import torch from cotracker.predictor import CoTrackerPredictor model = CoTrackerPredictor(checkpoint='cotracker2.pth') model = model.cuda() # video: (1, T, 3, H, W) tensor # queries: (1, N, 3) - (t, x, y) для каждой точки tracks, visibility = model(video, queries=queries) # tracks: (1, T, N, 2) - координаты N точек во всех T кадрах # visibility: (1, T, N) - вероятность видимости Как интегрировать трекинг в постпродакшн-пайплайн?
Выход трекинга мы отдаём в форматах, совместимых с индустриальным софтом: .nuke скрипты или .abc (Alembic) файлы с анимационными кривыми для Nuke, After Effects, Blender. Для match move используем .chan формат с camera transform данными. Автоматизация: Python API для Nuke позволяет напрямую записывать трекинговые данные в Tracker4 ноды без ручного переноса. Всё это ускоряет интеграцию и снижает вероятность ошибок при передаче между отделами.
Пошаговая инструкция:
- Подготовьте видеофайл и определите целевые объекты.
- Выберите тип трекинга (2D, planar, 6DoF) в зависимости от задачи.
- Запустите нейронную модель на GPU — среднее время обработки 5 минут видео ~2 часа.
- Проверьте качество треков через визуализацию.
- Экспортируйте данные в нужный формат.
- Интегрируйте в сцену через плагин или скрипт.
Подробности о CoTracker
CoTracker — модель от Meta, основанная на transformer. Она обрабатывает все точки одновременно, используя attention по времени и пространству. Это даёт устойчивость к окклюзиям и смазу. Скачать веса можно с [GitHub](https://github.com/facebookresearch/co-tracker).Что входит в работу
- Анализ материала и выбор подхода (2D/planar/6DoF/human)
- Разработка и настройка нейронной модели под конкретную сцену
- Выполнение трекинга с промежуточными итерациями
- Экспорт данных в требуемые форматы (Nuke, AE, Blender)
- Документация по используемым моделям и конфигурации
- Обучение вашей команды работе с выданными скриптами
- Техническая поддержка на этапе постпродакшна
Сроки
| Задача | Объём | Время |
|---|---|---|
| 2D point tracking | 1–5 минут видео | 1–3 дня |
| Planar tracking с mesh | 1–5 минут | 2–5 дней |
| 6DoF object tracking | 1–3 минуты | 3–7 дней |
| Full match move + camera solve | Сцена 1–10 мин | 5–14 дней |
Стоимость рассчитывается индивидуально по сложности материала. Мы гарантируем отклонение трека менее 1 px на проверенных кадрах. Свяжитесь с нами для оценки вашего проекта — мы подберём оптимальное решение под ключ. Закажите консультацию, чтобы обсудить детали.
Из нашей практики: рекламный ролик, 45 секунд, камера движется вместе с автомобилем на трассе. Логотип нужно «наклеить» на дверь с учётом бликов и деформации кузова при вибрации. Проблема: скорость 120 км/ч, motion blur на кадрах 1/60s, периодические засветы от солнца. Решение: planar трекинг через гомографию с SuperGlue-matching (устойчив к blur благодаря learned descriptors) + mesh-based деформация (дверь разбита на 8×4 сетку, каждый узел трекается независимо) + lighting estimation через EfficientLit. Итог: стабилизированный трекинг 1080 кадров с отклонением < 0.8 px, 6 часов автоматической обработки вместо 3 дней ручного трекинга в Mocha.