Mientras que en la Web aparecen conceptos que combinan a Pokémon GO con el casco HoloLens y Microsoft hace todo lo que puede para sumar más usuarios a Windows 10, la excelente división de investigación en Redmond continúa con el desarrollo de tecnologías que podrían reescribir varias reglas en la realidad virtual, la realidad aumentada, y la telepresencia. En esta ocasión nos encontramos con el proyecto Fusion4D, un sistema de captura para movimientos complejos, en alta definición, con filtrado automático de ruido, y en tiempo real.
El reconocimiento de gestos, la captura de movimiento, las cámaras de alta velocidad y extrema definición, y por supuesto aquellos con la destreza para exprimir al máximo estas herramientas han iniciado una nueva era en el desarrollo de películas, videojuegos, series y aplicaciones. Un ejemplo sólido de dichos avances llega a través de Hellblade, título que exploramos un poco más de cerca en abril pasado, y cuyo «detrás de escenas» nos muestra varios detalles técnicos que son en verdad impresionantes. La mejor parte es que el hardware no viene solo en esta aventura. El software es cada vez más flexible, preciso e inteligente, lo que tarde o temprano ayuda a lograr producciones de calidad superior con un menor costo. Algunas tecnologías todavía se encuentran atrapadas en el laboratorio, pero gracias a divisiones como Microsoft Research, podemos observar qué es lo que está por venir. Hoy, es el turno de Fusion4D.
La descripción oficial para Fusion4D es algo así como «captura de alto rendimiento de escenas desafiantes en tiempo real», pero esa introducción no hace justicia a lo que vemos en el vídeo. Básicamente, estamos ante un algoritmo con la capacidad de realizar reconstrucciones coherentes y dinámicas de alta calidad en tiempo real. Son procesos muy complejos, en especial cuando consideramos «capturas no rígidas» con un alto perfil aleatorio, como por ejemplo, el movimiento de la falda en un vestido. En la demo que presenta el vídeo, el modelo 3D fue generado a partir de ocho cámaras de profundidad, sobre el cual se combinan cuadros RGB, datos de profundidad y segmentación, asistiendo en el proceso de texturizado. La habilidad de aprendizaje en el algoritmo se traduce en un filtrado de ruido sorprendente.
El hecho de no tener que establecer parámetros previos de configuración, y la posibilidad (aunque todavía remota) de abandonar los trajes de elastano (léase lycra o spandex), los puntos en el rostro y las luces brillantes, hacen de Fusion4D una tecnología que necesitamos vigilar paso a paso. Un dato curioso: Varios de los investigadores que trabajaron en el proyecto abandonaron Microsoft para formar una compañía llamada PerceptiveIO. ¿Acaso veremos una solución comercial?
