4 ans de Recherche et de travail autour de la plateforme Kinovis pour publier les premiers jeux de données et les modèles de reconnaissance
Modéliser le mouvement des vêtements sans simulation était l’objectif d’un projet collaboratif mené notamment par les équipes Morpheo et le SED d’Inria, en collaboration avec Naverlabs Europe, nos deux grands centres de Recherche inovalliens.
4DHuman Outfit, 4DHO de son petit nom : voici l’appellation du projet pour lequel des chercheurs ont œuvré pendant quatre ans. Avec en ligne de mire la mise à disposition d’un nouvel outil précieux pour les scientifiques ou les industriels souhaitant modéliser les mouvements des vêtements. « Jusqu’à présent, peu de données, donc peu de modèles fiables, existaient sur le mouvement des vêtements, expose Stefanie Wuhrer, chercheuse au sein de l’équipe Morpheo du centre Inria de l’Université Grenoble Alpes. Nous avons cherché à combler ce vide et à créer un jeu de données réelles sur la dynamique de vêtements, utiles à l’élaboration de futurs modèles. »
« Naver Labs Europe est un partenaire privilégié d’Inria depuis de nombreuses années. Nous travaillons sur des sujets de recherche similaires et nos équipes se connaissent bien », raconte Christophe Legras, chef de projet au sein de Naver Labs. « Ensemble, nous avons identifié un fort besoin de la communauté scientifique autour de la vision en 4D de personnes en mouvement avec plusieurs degrés de variabilité. »
La méthode utilisée ? Elle repose sur 20 personnes, de morphologies variées, effectuant 11 mouvements (9 prédéfinis et 2 libres) dans 7 tenues différentes. L’objectif : obtenir un cube de données, où chaque tranche représente une combinaison entre les personnes, les tenues et les mouvements et le tout en 4D, c’est-à-dire dans l’espace et dans le temps.
Pour cela, il faut filmer les personnes lorsqu’elles effectuent le mouvement… et là, les chercheurs d’Inria disposent d’un atout précieux : la plate-forme Kinovis. Cette salle d’expérimentation de 100 m², dotée de 68 caméras haute définition, se prête parfaitement à la tâche.
Après 2 ans de Recherche et de captation, et 7 mois traitement d’images en mouvement (des algorithmes se chargent de reconstruire pour chaque pas de temps (50Hz) les formes des corps et des vêtements en mouvement), l’équipe projet a publié un article scientifique en juin 2023 et mis en ligne un jeu de données et les premiers modèles. « Notre but était de présenter à la communauté scientifique nos données, mais également quelques modèles de référence établis à partir de celles-ci, comme un modèle de reconstitution du corps sans vêtement ou à l’inverse du vêtement sans corps », détaille Stefanie Wuhrer.
Et les perspectives sont prometteuses, tant sur le marché de la mode pour l’essayage virtuel que sur celui des avatars : « Grâce à nos données, les modèles pourront rendre le mouvement des vêtements plus réel, il ne s’agira plus de simulation mais de restitution de la réalité », souligne Laurence Boissieux.
Naver Labs compte par exemple s’appuyer sur les données générées pour perfectionner ses modèles de reconnaissance de morphologie dans des situations complexes (liées aux variations de vêtements et de mouvements).
Source : https://www.inria.fr/fr/mouvement-traitement-images-morpheo-sed-naver-labs
Inria au cœur de la Recherche numérique au niveau européen
Inria est la première organisation européenne en bourses ERC dans le numérique. Ainsi sur le centre inovallien Inria, Julien Mairal a été lauréat 2023 d’une bourse ERC Consolidator Grant pour ses recherches sur le machine learning. Son défi scientifique : rendre les algorithmes d’apprentissage moins gourmands en calcul et en données, et atteindre des standards de robustesse et d’interprétabilité nécessaires aux applications scientifiques.
Il dirige une trentaine de personnes au sein de l’équipe projet Thoth (https://www.inria.fr/fr/thoth), mais grâce à sa pluridisciplinarité, il a travaillé sur de sujets très divers dans le cadre de ses collaborations : avec des chercheurs en génomique de l’institut Curie et du CNRS de Lyon pour les aider à reconstituer des brins d’ARN après une opération de séquençage, avec Facebook sur le développement d’un algorithme pour l’apprentissage autosupervisé, avec la startup Enhance Lab créée par un des doctorants en 2022 sur le traitement logiciel en rafales de photos brutes prises au smartphone pour générer une vue haute résolution, ou encore avec les astrophysiciens du CNRS sur la détection d’exoplanètes.
Surtout, l’institut de Recherche est impliqué dans tous les grands programmes nationaux de souveraineté : Inria copilote ainsi le programme Santé numérique avec l’Inserm, celui sur le futur de l’agro-alimentaire avec l’Inrae, celui sur le cloud avec le CEA, celui sur la cybersécurité avec le CNRS, ou encore celui sur le quantique avec le CNRS et le CEA, où les chercheurs Inria travaillent plus spécifiquement sur l’algorithmie quantique.
Inria au cœur de la souveraineté industrielle
En matière d’impact économique, la contribution d’Inria passe par 3 modalités d’apports technologiques :
- Les partenariats avec les entreprises françaises : Inria a par exemple créée une unité commune de recherche avec la biotech lyonnaise Theranexus et l’hospice civil de Lyon pour développer des candidats médicaments de thérapie innovante dans le traitement des troubles neurologiques rares.
- La création de startups : avec son startup studio et son fonds dédié, Inria a contribué à la création de plus de 250 startups issues de ses Recherches, et 20% des lauréats au concours I-PHD sont des chercheurs Inria.
- La formation continue : en lien avec l’UGA et via l’Inria Académy, Inria forme les collaborateurs des PME et ETI françaises aux technologies logicielles, et notamment aux technologies open source diffusées par Inria et ses partenaires autour du machine learning, de la cybersécurité, de la programmation objet avancée, des OS adaptés à l’IoT, de la simulation multiphysique ou de la mesure d’impact du numérique sur l’environnement.
L’article Inria et Naverlabs présentent les résultats de leur projet de recherche commun sur la modélisation sans simulation du mouvement des vêtements 4DHuman Outfit est apparu en premier sur inovallée.