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
SIGGRAPH論文へのリンクサイト
UnityのMonoBehaviourクラスをシングルトン化...
Unreal Engine 5の情報が公開された!
Netron:機械学習モデルを可視化するツール
Adobe Photoshop CS5の新機能
ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 身体のアタリを作る
MPC社によるゴジラ(2014)のVFXブレイクダウン
pythonの機械学習ライブラリ『scikit-learn』
C++ 標準テンプレートライブラリ (STL)
ZBrush 2018へのアップグレード
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
Webサイトのワイヤーフレームが作成できるオンラインツール
Autodesk CompositeとAutodesk Ma...
ニンテンドー3DSのGPU PICA200
Verilog HDL
フリーで使えるスカルプト系モデリングツール『Sculptri...
プログラムによる景観の自動生成
ZScript
Mayaのポリゴン分割ツールの進化
ゴジラ三昧
ZBrushでアヴァン・ガメラを作ってみる 腕の作り込み
ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 身体のSubToo...
中学3年生が制作した短編映像作品『2045』
adskShaderSDK
手を動かしながら学ぶデータマイニング
3D復元技術の情報リンク集
ZBrushでゴジラ2001を作ってみる 頭の概形作り
『ローグ・ワン/スター・ウォーズ・ストーリー』のVFXブレイ...
ラクガキの立体化 1年半ぶりの続き
iOSで使えるJetpac社の物体認識SDK『DeepBel...
Boost オープンソースライブラリ
After Effects全エフェクトの解説(6.5)
PureRef:リファレンス画像専用ビューア
Google Earth用の建物を簡単に作れるツール Goo...
トランスフォーマー :リベンジのメイキング (デジタルドメイ...
Blender 2.8がついに正式リリース!
Raspberry Piでセンサーの常時稼働を検討する
ブラウザ操作自動化ツール『Selenium』を試す
ZBrush4新機能ハイライト 3DCG CAMP 2010
Python for Unity:UnityEditorでP...
Super Resolution:OpenCVの超解像処理モ...
マイケル・ベイの動画の感覚
コメント