fa
Feedback
CGIT_Vines

CGIT_Vines

رفتن به کانال در Telegram

Канал о сферах CG, Игр и Генератива, все с помощью чего мы генерируем визуальное и интерактивное искусство. Статистику не предоставляю, смотрите на tgstat.ru Регистрация в РКН: № 6148197228 mentorcampus.ru Вопросы и предложения: @Evgeniy_Vegera

نمایش بیشتر

📈 تحلیل کانال تلگرام CGIT_Vines

کانال CGIT_Vines (@cgit_vines) در بخش زبانی روسی بازیگری فعال است. در حال حاضر جامعه شامل 11 506 مشترک است و جایگاه 3 117 را در دسته هنر و طراحی و رتبه 56 519 را در منطقه روسيا دارد.

📊 شاخص‌های مخاطب و پویایی

از زمان ایجاد در невідомо، پروژه رشد سریعی داشته و 11 506 مشترک جذب کرده است.

بر اساس آخرین داده‌ها در تاریخ 05 ژوئیه, 2026، کانال فعالیت پایداری دارد. در ۳۰ روز گذشته تغییر اعضا برابر 0 و در ۲۴ ساعت گذشته برابر -2 بوده و همچنان دسترسی گسترده‌ای حفظ شده است.

  • وضعیت تأیید: تأیید نشده
  • نرخ تعامل (ER): میانگین تعامل مخاطب 29.73% است و در ۲۴ ساعت نخست پس از انتشار، محتوا معمولاً 22.52% واکنش نسبت به کل مشترکان کسب می‌کند.
  • دسترسی پست‌ها: هر پست به طور میانگین 3 420 بازدید دریافت می‌کند. در اولین روز معمولاً 2 591 بازدید جمع‌آوری می‌شود.
  • واکنش‌ها و تعامل: مخاطبان به‌طور فعال حمایت می‌کنند؛ میانگین واکنش به هر پست 206 است.
  • علایق موضوعی: محتوا بر موضوعات کلیدی مانند менеджмент, параметр, сокращение, падение, бла تمرکز دارد.

📝 توضیح و سیاست محتوایی

نویسنده این فضا را محل بیان دیدگاه‌های شخصی توصیف می‌کند:
Канал о сферах CG, Игр и Генератива, все с помощью чего мы генерируем визуальное и интерактивное искусство. Статистику не предоставляю, смотрите на tgstat.ru Регистрация в РКН: № 6148197228 mentorcampus.ru Вопросы и предложения: @Evgeniy_Vegera

به لطف به‌روزرسانی‌های پرتکرار (آخرین داده در تاریخ 06 ژوئیه, 2026)، کانال همواره به‌روز و دارای دسترسی بالاست. تحلیل‌ها نشان می‌دهد مخاطبان به‌طور فعال با محتوا تعامل دارند و آن را به نقطه اثرگذاری مهم در دسته هنر و طراحی تبدیل کرده‌اند.

11 506
مشترکین
-224 ساعت
+187 روز
اطلاعاتی وجود ندارد30 روز
آرشیو پست ها
Похоже, что Facebook Research всерьез взялись за новый интерфейс, и, по всей видимости, это будут именно руки. Возможно, как устройство ввода, это будет и не VR в полном смысле, а просто устройство, которое может считывать данные тактильным или просто визуальным способом. Т.е. через камеры или датчики. Ну это только мои догадки, время покажет. Поразительны точность и алгоритмов трекинга при обильных окклюзиях, и алгоритмы деформаций. Сейчас в примере уже видно, насколько точно передаются потяжки кожного покрова. https://research.fb.com/publications/constraining-dense-hand-surface-tracking-with-elasticity/

Я редко обращаюсь к вам напрямую, но когда пролистываю подписчиков канала, каждый раз просто офигеваю, насколько много супер-
Я редко обращаюсь к вам напрямую, но когда пролистываю подписчиков канала, каждый раз просто офигеваю, насколько много супер-крутых людей его читают. Тут владельцы студий, и предприниматели, изобретатели и просто крутые специалисты, причем из разных областей: из IT, CG, gamedev, те, кто находится в процессе трансформации из одной сферы в другую или просто работает на стыках нескольких областей сразу. Я задумывал канал, как противостояние законсервированности знаний, как ресурс для прогнозирования изменений в индустриях, надеюсь, вам это как-то помогает. Вы крутые, я вас люблю и очень ценю ❤️

Большая статья у эпиков от Weta Digital про разработку шерсти в движке на примере короткометражки Meerkat - Сурикат. К слову, исходники выложили в бесплатный доступ.

Hand capture Недавно писал про Capture Tech в этом посте, обещал ручки показать, вот показываю. Выглядит круто, и есть даже некий prediction за окклюзиями. Напоминаю, Слава и Глеб всегда открыты для коллабов, на сайте есть подробная информация.

Суперкрутые примеры, видимо на WebGL от David Li

Обещаю, что не запощу сюда ни одной новости про Cyberpunk в ближайшие 3 недели. Тут будет островок спокойствия в проклятом ин
Обещаю, что не запощу сюда ни одной новости про Cyberpunk в ближайшие 3 недели. Тут будет островок спокойствия в проклятом интернете спойлеров.

Заботливо собранные ресурсы по UI в играх. Иногда чертовски сложно их искать, а тут прям в одном месте. Пост с интерфейсами из игр И ещё один пост с похожим ресурсом За посты спасибо @uxlive ❤️

Для художников, имеющих дело с фактурами и текстурами, наверняка будет откровением, что поверхности имеют не только царапины и ржавчину. На самом деле, коррозий только для металлов насчитывается около 20. Физик и инженер собрали небольшую презентацию по классификации таких коррозий - будет вам подсказкой для разнообразия текстур. https://www.ppcoatings.co.uk/wp-content/uploads/2016/06/Coating-Failure-Defects.pdf

Project Anywhere - это трехмерная модель для симуляции и обучения. Сейчас это работает достаточно быстро из-за подключения UE4 и системы стриминга левелов. Работает на Microsoft Azure и NVIDIA GPU. Можно летать по городам и наблюдать за авиаперелетами. Пока все это не вызывает ощущения чего-то прорывного (отчасти этот функционал есть в Google maps и Flight Radar), но важно понимать, что работы по трехмерной симуляции планеты и важных процессов, происходящих на ней, продолжаются. Рано или поздно все это, конечно, придет к единой интеллектуальной платформе.

#VR Как за год изменился проект HandPhysicsLab, который исследует возможности отслеживания рук на Oculus Quest (слева январь, справа — ноябрь)

Давно не было впечатляющих результатов, и вот мы имеем, по сути, подобие флоумап, превращающих статичные картинки с водой в зацикленные видео-секвенции. И офсайт с примерами https://eulerian.cs.washington.edu https://twitter.com/holynski_/status/1333583632682733570?s=09

Просто чтобы развлечь вас. Рука, обученная на reinforcement learning. Стрёмное дерьмо, конечно, вообще боюсь разумных рук. Подробнее можно прочитать всё у того же Daniel Beauchamp

Риг на нейронках. Понятно, что только на определенных около-антропоморфных датасетах, что сложным механизмам практически нереально обучить и что кастомные риги не заменить. Но как модель по ускорению рига легкоклассифицируемых объектов определенно может использоваться. В общем, идет плагином к Blender, лежит на Git. А меня еще спрашивают, за что я люблю Blender - за открытость к экспериментам, конечно, в том числе.

💥 Команда DeepMind отчиталась о научном прорыве. С помощью ИИ AlphaFold им удалось решить задачу прогнозирования сворачивания белков, над которой научное сообщество работало 50 лет. Тестирование показало, что AlphaFold за несколько дней вычислений может предсказать структуру белка с точностью до атома. Это открывает возможности для новых открытий в сфере медицины и разработки лекарств. Моделирование сворачивания белков - процесса, в котором цепочки аминокислот соединяются в сложнейшие трехмерные белковые структуры - ключевая задача для исследования того, как болезни распространяются и влияют на организм человека. Понимание этого процесса может позволить блокировать распространение инфекции в организме или исправлять ошибки в сворачивании, которые приводят к нейродегенеративным и когнитивным расстройствам. Очень своевременное открытие, учитывая, что эта пандемия - явно не последняя. https://deepmind.com/blog/article/alphafold-a-solution-to-a-50-year-old-grand-challenge-in-biology

Ещё один крутой пример инфлюенсеров нарисовался, можно наблюдать, что трекинг всё ещё идёт с мокап костюма, ну и пальцы не трекаются. Напишите мне, если у кого-то есть опыт создания подобных пайплайнов.

Я всегда подозревал, что на Shadertoy сидят какие-то сверхразумы. Иначе как вообще можно объяснить создание этой работы чистой математикой? Вот таким можно было бы увидеть будущее арта, если бы кто-то давно не решил сделать приятный и дружелюбный пользовательский интерфейс с кнопочками, чтобы художники не впадали в ступор от формул и бесконечной паутины нодовых связей. Вообще, многие создатели софта сильно пренебрегают хорошим UI, а ведь это прямой путь к популяризации отличных пайплайнов. Полное видео

К слову об ускорении процессов. Разработчики из polygonflow пишут очень крутой нодовый инструмент по ускорению работы для художников по окружению на питоне. Я понимаю, что гудиньщики, вероятно, могут фыркнуть, потому что там можно собрать что угодно, но тенденция и конкуренция никогда не шли во вред. Посмотрите видео, некоторые фичи реально впечатляют.

Совершенно злейшая из всех иллюзий, которые я когда-либо видел.

По мотивам поста про Embark мне написали крутые ребята, которые занимаются анимацией на базе машинного обучения. Уже есть успехи в безмаркерном захвате антропоморфных акторов. Пока не идет разговор о полной замене привычных пайплайнов, но ускорение и удешевление привычных процессов точно прогнозируется. Кстати, они открыты для колабов на безвозмездной основе, так что велкам на их сайт. В ближайшее время ребята расскажут о трекинге рук. Давайте соберем хотя бы 200 лайков под постом, чтобы я взял у ребят интервью - посмотрим, насколько вам это интересно. https://80.lv/articles/animation-deep-learning-vs-traditional-methods/

​​Embark, наверное, - единственная в моем горизонте студия, которая делится виженом, схожим с моим, и наши ожидания от создания контента в будущем разительно совпадают. Разработка игр в ближайшее время столкнется с изменениями, схожими с переходом от 2D графики к 3D графике, но больше в плане ‘процедурализма’ и машинного обучения. Объемы AAA игр за последние десятилетия увеличились настолько, что художники проводят месяцы за монотонной работой, практически без возможности творческого подхода к решению задач. Основная трансформация должна произойти именно в этом месте. Хотя может случиться и так, что контент будет создавать настолько просто, что запрос на его количество опять кратно возрастёт, и всё повторится вновь: кранчи, нехватка времени и рутина. Я давно жду решения для процедурного моделирования с автогенерацией и машинным обучением по заданным параметрам. Нечто похожее есть в зачатке в Гудини, но сейчас это слишком далеко от юзерфрендли. К примеру, специальность material artist вообще должна исчезнуть как атавизм, потому что эта задача одной из первых должна попасть под нож оптимизации. Есть материалы, которые давно понятны и расписаны, примеры мы сейчас видим в substance designer. При долгой работе у вас скапливается огромное количество решений для камней, снега, воды, льда, металлов и прочего, - все эти известные поверхности отлично ‘процедурализируются’ и далее используются как модули при решении новых задач. А пока мы ждём, можно почитать, что уже сделали в Embark в плане фотограмметрии , а в следующих статьях об анимации.