オープンソースのクリエイター向けGUIモデリングツールのMakeHumanがついにAPIの準備を始めたぞ。現状でも、中身のPythonコードを読もうと思えば読めなくもないんだけど、まあ、しんどかったね。オープンソースだったのに今まで開発者用のAPIが無かったってのも不思議だけど、クリエイター向けだったからかな。これは期待したい。
公式ブログのアナウンス記事をヘッポコ翻訳してみた。↓
The MakeHuman API Project (MHAPI)
新参の開発者にとって、MakeHumanの内部構造を把握するのはかなり難しいことだと私達は経験的に知っています。
また、MakeHumanのソースコードに多数の修正を加えていくと、必然的にその複雑度は増していきます。
私達は新参開発者のために、そしてMakeHumanより簡単にを拡張できるようにするために、MakeHuman API Project (MHAPI)を始めます。
モチベーション
通常、ソースコードというものは技術指向なものです。
あなたが何かプログラムを作る時、そのプログラムが動くことを第一に考えるはずです。 大抵の場合、あなたは技術的な実装を中心に構造を作り、呼び出し処理や、技術的な実装に対応したサブルーチンを追記していくことでしょう。
このやり方の利点は、コア機能がむき出しの状態なので、あなたは直にそれにアクセス出来るという点だ。つまり、あなたは何の制約もなく自由にできるということだ。
このやり方の欠点は、どのように変更・改良を実装するかを考える前に、まずこの技術はどのような構造で、どのように実装されているのかを詳細に把握しなければならない点だ。
この欠点は、技術指向のAPIでも同様である。機能の呼び出し方が分からない時は、まず実装技術の詳細を理解する必要があり、利用可能かどうかはその後に知ることとなる。言うまでもなく、その技術がどのような構造で実装されているのか理解していなければ、正しく使う呼び出し方を見つけるのは非常に難しいだろう。別のAPIの構成方法として、技術的な実装ではなく、タスク指向で、概念を中心に捉える方法があります。この方法では、まず最初に、あなたが何をしたいのかを知り、それができる呼び出しを探す。ここでの呼び出しは、実装の詳細ではなく、コンセプトに沿って構成される。これには利点がいくつかあり、新参の開発者でもスムーズに開発に着手でき、APIに対して書かれたコードの意図が明確になり、バックグラウンドの実装が変化してもAPIを安定した状態に保つことができる。
この構成の欠点は、コードの記述方法と実際の動作方法が乖離してしまうという点と、APIを最新の実装技術に保つためのメンテナンスコストがかかる点である。ビジョン
MHAPIプロジェクトの目標は、DSL(ドメイン固有言語)に近づけること、すなわち、意図で呼び出せて、とても使いやすいPythonベースのスクリプト言語にすることだ。APIは、まずはプラグイン経由で拡張機能を記述するものとして開発するが、長期的に考えれば、必ずしもこのような新しいコードを制限する造りである必要はない。我々のビジョンは、基本的なプログラミングスキルを持った人が、APIの解説にざっと目を通した数分以内にMakeHumanのプラグインのコピーを作成するなど、コード開発を始められるようにすることだ。構造
先に述べたとおり、呼び出しはタスク指向とコンセプトラインに沿ってソートされる。APIのサブセットは以下のようになる(まだ構想段階のため、検討中のレイアウト)api camera zoom() move() rotate() ... human applyTarget() setAge() ... clothes equipClothing() setClothingColor() ... interface addButton() addTab() ... messages showMessageBox() writeMessageToLog() ...この種のAPIで、人間に帽子をかぶせるには、例えばapi.clothes.equipClothing(“fedora”)といった1つの簡潔な呼び出し方法が必要だろう。ボタンや機能を持ったタブの追加も、同様に簡単にすることを目指している。
上記はすべて一例にすぎないということに注意してほしい。APIの設計が完了したわけではない。
訳が「ですます」調から途中で「である」調に変わっちゃったけど気にしない。
関連記事
チャットツール用bot開発フレームワーク『Hubot』
オープンソースの顔の動作解析ツールキット『OpenFace』
Math.NET Numerics:Unityで使える数値計...
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 下半身のバランス...
OpenCV バージョン4がリリースされた!
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる おでこ(?)のバ...
機械学習のオープンソースソフトウェアフォーラム『mloss(...
NeRF (Neural Radiance Fields):...
DUSt3R:3Dコンピュータービジョンの基盤モデル
MeshroomでPhotogrammetry
参考書
FreeMoCap Project:オープンソースのマーカー...
CycleGAN:ドメイン関係を学習した画像変換
ゴジラ(2014)のメイキング
Iterator
Faster R-CNN:ディープラーニングによる一般物体検...
組み込み向けのWindows OS 『Windows Emb...
Point Cloud Utils:Pythonで3D点群・...
ZBrushのUV MasterでUV展開
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 頭頂部と首周りを...
Pix2Pix:CGANによる画像変換
世界一下品なクマと世界一紳士なクマ
書籍『ROSプログラミング』
ZBrushで人型クリーチャー
昔Mayaでモデリングしたモデルをリファインしてみようか
ヒーローに変身なりきりアーケードゲーム『ナレルンダー』
CGALDotNet:計算幾何学ライブラリ CGALのC#ラ...
Digital Emily Project:人間の顔をそっく...
3DCG Meetup #4に行ってきた
『スター・ウォーズ 最後のジェダイ』のVFXブレイクダウン ...
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 口内の微調整・身...
ニンテンドー3DSのGPU PICA200
TVML (TV program Making langua...
Mechanizeで要認証Webサイトをスクレイピング
bpy-renderer:レンダリング用Pythonパッケー...
OpenGV:画像からカメラの3次元位置・姿勢を推定するライ...
BlenderでPhotogrammetryできるアドオン
MVStudio:オープンソースのPhotogrammetr...
IronPythonを使ってUnity上でPythonのコー...
DCGAN (Deep Convolutional GAN)...
色んな三面図があるサイト
COLMAP:オープンソースのSfM・MVSツール
コメント