Uch o'lchamli personajlarning yuz holatini modellashtirish va animatsiyalashning zamonaviy yondashuvlari

151 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ Uch o‘lchamli personajlarning yuz holatini modellashtirish va animatsiyalashning zamonaviy yondashuvlari Kayumova Gulshan Asrorovna, p.f.f.d. PhD, Dotsent, O‘zbekiston jurnalistika va ommaviy kommunikatsiyalar universiteti Email: [email protected] Boymurodov Bobir Elmurodovich, Katta o‘qituvchi, O‘zbekiston jurnalistika va ommaviy kommunikatsiyalar universiteti Email: [email protected] Annotatsiya: Maqolada multiplikatsiya personajining yuz elementlarini modellashtirish usullari va animatsiyalash muammosi ko‘rib chiqilgan va uni hal qilish uchun yondashuvlar taklif qilingan. Bunda 3D modellashtirish texnologiyalaridan foydalangan holda multfilm personajining 3D modelini yaratish va animatsiya berish orqali yuz elementlarining ifodasi harakatlantirish texnologiyasi tahlil qilingan. Personajning yuz holatini modellashtirish vizual fonemalar, FLAME topologiyasi va aralash shakllar yordamida animatsiya qilish jarayonlari yoritilgan. Kalit so‘zlar: model, personaj, animatsiya, modellashtirish, vizual fonema, sinxronizatsiyalash, FLAME topologiyasi. Kirish. Zamonaviy kompyuter grafikasi va animatsiya texnologiyalarida inson qiyofasini realistik tarzda ifodalash dolzarb masalalardan biridir. Shaxsning hissiy kechinmalari, kayfiyati va psixologik holatini aks ettiruvchi asosiy vosita - bu yuz ifodalaridir. Shu boisdan personajning yuz holatini modellashtirish va uni animatsiya qilish jarayoni nafaqat texnik, balki estetik jihatdan ham muhim o‘rin tutadi. Bugungi kunda ushbu soha film industriyasi, o‘yinlar, virtual reallik va ilmiy tadqiqotlarda keng qo‘llanilmoqda. O‘zbekiston Respublikasi Prezidenti Sh.M. Mirziyoyev fuqarolarimizning madaniy rivojlanishiga katta e’tibor qaratmoqda, O‘zbekistonda kino san’atini rivojlantirish haqida shunday dedi: “Mamlakatimiz kino san’ati bir asrdan ko‘proq tarixga ega, rivojlanishning uzoq yo‘lini bosib o‘tdi. Bu davrda xalqimizning madaniy va ma’naviy hayotida muhim o‘rin tutgan o‘zbek kinematografiyasining mustahkam asoslari yaratildi”. Yosh avlodni tarbiyalash uchun multfilmlar yaratishga katta ahamiyat beriladi. Shuningdek, kelgusi yillar uchun kino sohasida davlat buyurtmasi parametrlarini tasdiqladi. 2022-yildan boshlab har yili 50 ta multfilm yaratish rejalashtirilgan. Shu bilan birga, yoshlar tomonidan yaratilgan umumiy hajmi 10 soat bo‘lgan qisqa metrajli filmlar va bolalar hazil-mutoyiba kinojurnallarining majburiy yaratilishi alohida yo‘nalish bo‘lib o‘tishi muhim, bu ayniqsa joriy yilda muhim ahamiyatga ega. O‘zbek milliy kinematografiyasining eng sara asarlarini qayta tiklash hamda ularni zamonaviy formatlarga moslashtirish bo‘yicha keng qamrovli ishlar olib borilmoqda. Bu jarayonda multfilm qahramonlarini yaratish, animatsiya studiyalari faoliyatini rivojlantirish hamda ularni zamonaviy moddiy-texnik vositalar bilan ta’minlash masalalari ham alohida e’tibor markazida turadi. Zero, animatsion filmlar O‘zbekiston kino san’ati taraqqiyotining muhim va ajralmas qismidir. Bugungi kunda multfilmlar nafaqat badiiyestetik, balki muhim tarbiyaviy ahamiyatga ega bo‘lgan murakkab sanoat sohasi sifatida e’tirof etilmoqda. Shu bilan birga, zamonaviy texnologiyalar, xususan, yangi fotoapparatlar qo‘g‘irchoq animatsiyasining rivojlanishiga keng imkoniyatlar yaratmoqda. Soha mutaxassisi Aziz Muxamedov ta’kidlaganidek: “Hozirgi kunda qo‘g‘irchoq animatsiyasi ishlab chiqarish jarayonida sezilarli 152 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ o‘zgarishlar yuz bermoqda. An’anaviy kinokameralar o‘rnini bosuvchi raqamli qurilmalar animatsiya jarayonini sezilarli darajada yengillashtirmoqda. Bizning asosiy maqsadimiz – O‘zbekistonda qo‘g‘irchoq animatsiyasi an’analarini qayta jonlantirishdir”. Shuningdek, YUNESKO ham animatsiya studiyalari xodimlarining bilim va ko‘nikmalarini oshirish, ularga moddiy-texnik ko‘mak ko‘rsatish orqali mamlakatimizda animatsiya sanoati taraqqiyotini qo‘llab-quvvatlamoqda. 3D animatsiya ko‘p yillardan buyon multfilm sanoati va kompyuter o‘yinlari ishlab chiqishda keng qo‘llanilayotgan muhim texnologiyalardan biridir. Tarixiy manbalarda birinchi to‘liq 3D animatsion teleserial sifatida 1994-yilda yaratilgan “ReBoot” asari qayd etiladi. Shuningdek, uch o‘lchamli grafikaga asoslangan dastlabki kompyuter o‘yini 1973-yilda ishlab chiqilgan “Maze War” (“Labirintlar urushi”) hisoblanadi. Keyingi bosqichda esa poligon grafikasi asosida yaratilgan arkada o‘yin ilk bor 1983-yilda yaratilgan “I, Robot” (“Men, Robot”) o‘yinida amaliy qo‘llanildi. Zamonaviy kompyuter grafikasi va texnik vositalar sezilarli darajada rivojlandi. Bugungi kunda uch o‘lchovli inson modellarini haqiqiy fotosuratlardan ajratib olish tobora qiyinlashmoqda. Masalan, MetaHuman kabi ilg‘or platformalar giperrealistik inson qiyofalarini yaratish imkonini bermoqda. Bunday modellarni “jonlantirish” jarayoni esa 3D animatsiyani talab qiladi va bu jarayon texnik hamda mehnat resurslari jihatidan murakkab hisoblanadi. 3D animatsiyani yaratishda bir nechta asosiy yondashuvlar qo‘llaniladi: - Kalit kadrli animatsiya (Keyframe animation) - modelning boshqaruv elementlarini manipulyatsiya qilish orqali qo‘lda yaratiladi. Ushbu usul animatsiya sohasida keng tarqalgan va yuqori darajadagi ijodkorlikni talab qiladi. - Motion capture texnologiyasi - jonli aktyorlarning harakatlari maxsus sensorlar yordamida qayd etilib, uch o‘lchamli modelga o‘tkaziladi. Bu usul kino va o‘yin sanoatida keng qo‘llaniladi. Ammo u qimmat uskunalarni hamda murakkab sozlash jarayonini talab qiladi. So‘nggi yillarda arzonroq motion capture vositalari paydo bo‘lsa-da, ularning aniqligi va sifati professional uskunalarnikidan pastroqdir. Animatsiya yaratish jarayonini avtomatlashtirish kontent ishlab chiqishni, xususan, video o‘yinlar sanoatini sezilarli darajada soddalashtirishi mumkin. Shuni ta’kidlash lozimki, barcha hollarda insonning real harakatlarini to‘liq takrorlash zarur emas. Masalan, ochiq dunyo (open world) turidagi yirik o‘yinlarda ko‘plab belgilar bir xil yoki takroriy animatsiyalarga ega bo‘lishi mumkin. Ayrim hollarda lab harakatlari dialog matniga to‘liq mos kelmasa-da, bu holat foydalanuvchining virtual muhitga sho‘ng‘ishiga jiddiy to‘sqinlik qilmaydi. Shu bilan birga, animatsiyalarning ko‘proq xilma-xilligi va tabiiyligi immersiyani yanada kuchaytiradi. 3D animatsiya texnologiyasi qisqa vaqt ichida sezilarli taraqqiyotga erishdi. Dastlab sodda poligon modellaridan iborat bo‘lgan tizimlar hozirda giperrealistik inson qiyofalarini yaratish darajasiga yetdi. Bunday jarayonlarning rivojlanishi multimedia industriyasi, kino va o‘yin sanoatida yangi imkoniyatlarni yuzaga keltirib, yaratilgan kontentning sifat va ta’sirchanligini oshirishda muhim ahamiyat kasb etmoqda. Adabiyotlar tahlili va metodologiya. Multfilm qahramonlarining hissiy kechinmalarini ifodalash masalasi zamonaviy animatsiya tadqiqotlarining eng dolzarb yo‘nalishlaridan biri sifatida alohida o‘rin tutadi. Chunki animatsion obrazlarning emotsional jozibadorligi tomoshabinning asarga bo‘lgan munosabatini shakllantiruvchi asosiy omillardan biridir. Shu sababli xalqaro miqyosda ko‘plab olimlar va mutaxassislar ushbu mavzuni chuqur tadqiq etib kelmoqda. Jumladan, Mark Ollivier, Jaakko Kerttunen, Svyatoslav Pavlenko, Anna Volkova, Michael Kass va boshqa tadqiqotchilar animatsion obrazlarda histuyg‘ularni realistik tarzda ifodalash bo‘yicha ilmiy izlanishlar olib borgan. Ularning ilmiy ishlanmalarida, asosan, yuz ifodalarining tabiiyligi, tana harakatlarining psixologik mosligi va vizual 153 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ detallarning tomoshabinga kuchli emotsional ta’sir ko‘rsatishi kabi masalalar tahlil etilgan. Mazkur tadqiqotlarning ilmiy ahamiyati shundaki, ular nafaqat animatsiya san’ati rivojiga, balki kompyuter grafikasi, multimediya texnologiyalari hamda virtual haqiqat tizimlarida ham keng qo‘llanish imkoniyatini beradi. Mahalliylashtirish jarayonida dialoglardagi tarjima qilingan iboralarning sahna davomiyligiga mos kelishi bilan birga, haqiqiy ijrochining labharakatlariga yaqin bo‘lishi ham talab etiladi. Ushbu talabni qondirish an’anaviy montaj va dubbing usullari yordamida har doim ham amalga oshmaydi. Shu sababli nutq signalidan to‘g‘ridan-to‘g‘ri lab va yuz harakatlarini sintez qilish amaliyoti ayni paytda real muammo hisoblanadi. Nutqdan yuz animatsiyasini yaratish bo‘yicha dastlabki ishlarda LSTM kabi ketmaket tarmoqlar real vaqtda boshqaruvni ta’minlash uchun qo‘llanildi. An’anaviy va dastlabki yondashuvlar bosh aylanishi, jag va bosh pozasini ham hisobga oladigan tizimlarni taklif qildi. VOCA (Voice Operated Character Animation) vokalga bog‘langan 3D animatsiya modeli nutq signali asosida o‘tkazilgan 4D skanlar va neyron tarmoq yordamida realistik yuz harakatlarini sintez qilishga erishdi. VOCA subyekt identifikatsiyasini ajratib, turli gapirish uslublarini ham o‘rganadi. Til turiga nisbatan biroz tilga bog‘liq bo‘lmagan ishlov berish imkoniyatlarini ko‘rsatadi. “Wav2Lip” kabi modellar og‘iz harakatlarini target nutqqa yuqori aniqlikda moslashtirish imkonini berdi va amaliy baholashlarda original sinxronlashtirilgan videolarga yaqin natijalar ko‘rsatdi. Bunday texnikalar lokalizatsiya jarayonida tarjima qilingan nutq uchun lab-harakatlarini avtomatik hosil qilishda juda foydali bo‘lishi mumkin. Yaqin yillarda audio-driven (nutqdan boshqariluvchi) yuz animatsiyasi bo‘yicha bir qator samarali yondashuvlar paydo bo‘ldi. 2D videoda lipsync, shuningdek 3D belgilar uchun to‘liq yuz harakatlarini sintez qiluvchi modellar mavjud. Shu bilan birga, bu metodlarning ba’zilari amaliy ishlab chiqarish tizimlariga keng miqyosda integratsiyalashgan emas, ya’ni sanoatga tatbiqdagi to‘liq tarqalish bosqichi hali ham ochiq ilmiy va amaliy muammolarga ega. So‘nggi yillarda nutq sintezi va suhbat agentlarining rivojlanishi oqibatida ko‘plab virtual yordamchilar paydo bo‘ldi. Masalan, Yandex’ning Alice (Alice) va VK (Marusya) kabi ovozli yordamchilaridan keng foydalanilmoqda. Bu yordamchilardan ayrimlari vizual(ifodalangan) interfeyslar yoki avatarlar bilan ham taqdim etilmoqda, ammo ularning yuz harakatlari va emotsional ifodalarining realizmi turlicha. Masalan, Replika platformasi foydalanuvchi bilan muloqot uchun vizual avatarlarni taklif etadi va so‘nggi yangilanishlarda yanada immersiv avatar tajribalarini joriy etmoqda. Biroq uning vizual realizmi va xavfsizlik/maʼlumotlarni qayta ishlash bilan bog‘liq muammolar ham muhokama qilinmoqda. Nutqdan yuz ifodalari va imo-ishoralarini yaratish vazifasiga o‘tishdan oldin, ular o‘rtasida bog‘liqlik mavjudligini tushunish kerak. Agar lab harakatlarining sinxronlashuvi bilan hamma narsa oddiy bo‘lsa: talaffuz qilingan fonemalar va mos keladigan lab shakli o‘rtasida aniq bog‘liqlik mavjud [1]. Imo-ishoralar va boshqa yuz harakatlari bilan hamma narsa ancha murakkab. Tadqiqotchilar uzoq vaqt davomida nutq va imo-ishoralar o‘rtasidagi bog‘liqlik darajasi haqida bahslashdilar. Turli tadqiqotchilar nutq va imo-ishoralarning oʻzaro taʼsiri haqidagi asosiy gʻoyalari bayon etgan. Birinchidan, biz suhbatdosh imo-ishoralar nima ekanligini aniqlaymiz. Imo-ishora, ifoda yoki uning bir qismi sifatida qoʻllanilganda, tananing istalgan qismining koʻrinadigan harakatidir. Bunday ta’rif o‘z-o‘zidan teginish, bo‘yinni chizish yoki massaj qilish kabi harakatlarni istisno qiladi. Suhbat yoki birgalikda nutq imo-ishoralari nutq harakati davomida sodir bo‘ladi. Qo‘l va bosh imo-ishoralari so‘zlashuv jarayonida muhim paralingvistik vositalar sifatida keng o‘rganilgan. Tadqiqotlarda bosh harakatlari, odatda, intensivlik parametrlari bilan ifodalanishi ta’kidlanadi. Xususan, harakat amplitudasi va chastotasi nutqning prosodiyasi, ya’ni uning ritmik va intonatsion xususiyatlari bilan bevosita bog‘liq ekani ko‘rsatib o‘tilgan [4]. Shu jihatdan, boshning oldinga-egilish 154 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ yoki yon tomonlarga qiyshayish harakatlari ko‘pincha nutqning urg‘u va ohangiga mos tarzda yuzaga keladi. Qo‘l imo-ishoralari esa murakkabroq dinamik tuzilishga ega bo‘lib, ular bir nechta fazalardan iborat ekani ilmiy adabiyotlarda qayd etilgan. McNeill va boshqa tadqiqotchilar [4] imo-ishora harakatini quyidagi bosqichlarga ajratadi: dam olish holati, tayyorgarlik bosqichi, lunge (imo-ishora zarbasi), hold (ushlab turish fazasi) va qayta tiklanish bosqichi. Bu fazalash imo-ishoraning vaqt va fazodagi shakllanishini aniqroq tavsiflash imkonini beradi. Shuningdek, imo-ishoralarni nafaqat harakat jarayoni, balki ularning kommunikativ funksiyasiga ko‘ra ham turkumlash keng qo‘llanilmoqda. Kendon [5] va boshqa tadqiqotchilar imo-ishoralarni ramziy, tasviriy va ko‘rsatkich guruhlarga ajratadi. Ramziy imo-ishoralar, odatda, ma’lum bir ijtimoiy yoki madaniy konvensiyaga asoslanadi (masalan, bosh barmog‘ini ko‘tarish). Tasviriy imo-ishoralar esa suhbat jarayonida obyektning shakli yoki hajmini ifodalaydi. Ko‘rsatkich imo-ishoralar esa suhbatdagi predmet yoki hodisaning joylashuvini bildiradi. Adabiyotlarni tahlil qilish shuni ko‘rsatadiki, imo-ishoralar nutq bilan uzviy bog‘liq bo‘lib, ular nafaqat kommunikativ vosita, balki kognitiv jarayonlarning tashqi ifodasi sifatida ham qaraladi. Shu bois, so‘nggi yillarda imo-ishoralarni avtomatik aniqlash va 3D modellashtirish bo‘yicha tadqiqotlar kengayib bormoqda, bu esa virtual yordamchilar, ta’lim texnologiyalari va o‘yin industriyasida qo‘llanilmoqda. Ritmik imo-ishoralar nutq ritmi bilan bog‘liq va to‘g‘ridan-to‘g‘ri ma’noga ega bo‘lish o‘rniga, ular nutqda prosodik hodisalarni ta’kidlaydilar: mantiqiy stress, sekinlashuv va tezlashuv, intonatsiya. Imo-ishoralarning funksional ahamiyati bilan bir qatorda nutqni to‘ldiradigan semantik sifatlari ham muhim sanaladi. Birinchidan, imo-ishoralar hozirgi nutqda aytilmagan ma’lumotni yetkazishi mumkin, masalan, bola “men ochman” degan so‘zlar bilan oshqozonini ko‘rsatsa. Ikkinchidan, ular nutq orqali yetkazilgan ma’lumotlarni to‘ldirishlari mumkin, masalan, ular “to‘p juda katta” deb aytishadi va shu bilan birga uning hajmini qo‘llari bilan tasvirlaydilar. Suhbat imo-ishoralarining turli funktsiyalari va sifatlaridan so‘ng, tadqiqotchilar ularning manbasini shubha ostiga oldilar. Bir nazariyaga ko‘ra [6], imoishoralar bir vaqtning o‘zida og‘zaki ravishda ishlab chiqarilgan narsalarni aks ettirishga moyildir. Yana bir nuqtai nazar [7] ma’lumot uzatishda nutq va imoishoralar bir-birini to‘ldirib turadi, shu bilan birga, kam xarajatli ishlab chiqarish kanali ustunlik qiladi. Bunday ko‘plab nazariyalar bilan nutq va imo-ishoralar o‘rtasidagi chuqur bog‘liqlikni aniq aytib bo‘lmaydi. Nutq va imo-ishoralarni sinxronlashtirish haqida ham savollar tug‘iladi. Ba’zi kuzatuvlarga ko‘ra, bosh imo-ishoralari tinglovchilar tomonidan 200 millisekundgacha bo‘lgan vaqt almashinuviga mos keladigan tarzda qabul qilinadi. Boshqa imo-ishoralar uchun ular yanada katta siljishlar bilan qabul qilinishi aniqlandi, asosiysi, imo-ishora tegishli og‘zaki ifodadan oldin sodir bo‘lishi kerak. Garchi ba’zi kuzatishlarda ikkala yo‘nalishda ham 600 millisekundgacha siljishlar sezilgan Nutq va imo-ishoralar o‘rtasidagi munosabatlarning noaniqligi haqidagi yuqoridagi dalillar nutqdan imo-ishoralarni bashorat qilishda noaniq vazifani qo‘yadi. Biroq, nutqning prosodiyasini qo‘llab-quvvatlash uchun mo‘ljallangan boshning ritmik harakatlari va imo-ishoralarini nazariy jihatdan taxmin qilish mumkin. Natijalar. Yuz animatsiyasi to‘rlar ketmaketligi bilan ifodalanadi, unda faqat uchlarning koordinatalari o‘zgaradi, lekin ular orasidagi qat’iy topologiyaga ega ketma-ketlik o`zgarmaydi. To‘rlar skelet animatsiyasiga o‘xshash suyaklar yoki hatto simulyatsiya qilingan mushaklar yordamida deformatsiyalanishi mumkin. Yuz modellarining ko‘pchiligi yuz harakatlarini kodlash tizimiga (FACS [3]) tayanadi, bu barcha vizual ravishda ajralib turadigan yuz harakatlarini tavsiflash uchun murakkab anatomik tizimdir. Biroq, bunday modellarni o‘rnatish va yaratish ancha mashaqqatli jarayon bo‘lib, asosan animatsiyada qo‘llaniladi. O‘yin sanoatida morf yoki aralash shakllarga asoslangan usul ko‘proq qo‘llaniladi. 155 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ To‘rlarni asl shaklida saqlash va undan ham ko‘proq hosil qilish juda qimmatga tushadi, chunki yuz to‘ridagi uchlari soni odatda minglab hisoblanadi. Masalan, FLAME topologiyasida [8] ularning 5023 tasi bor. Shuning uchun sanoatda morf yoki aralash shakllardan foydalaniladi. [9] ga koʻra, sobit topologiyaga ega boʻlgan toʻr asosiy shakllarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin. Baʼzi bir asosiy yuz ifodalariga mos keladigan toʻrlar: koʻzni yumish, ogʻizni ochish, lablarni naychaga aylantirish va h.k. Bunday asosiy shakllar asosiy pozalar (asosiy shakllar) deb ham ataladi. Bundan tashqari, aniqlik uchun quyidagi belgi kiritiladi. Toʻr vektor sifatida belgilanadi . 𝑖chi uchning o‘lchovli koordinatalari va 𝑛 ∈ N - uchlarning umumiy soni chiziqli bazis shaklida ifodalanadi: bu yerda asos toʻrlari, (b1,…, 𝑏𝑚 ) koeffitsiyentlar vektori bo‘lib, ular foydalanuvchi interfeysida ko‘rsatilishi sababli slayderlar deb ataladi. Shunday qilib, har xil og‘irlikdagi aralash shakllarni aralashtirish orqali to‘rni olish mumkin. Ko‘pincha neytral pozitsiyadan og‘ish asosidagi formuladan foydalaniladi. Bular. bu holda 𝑏𝑖 𝑏𝑖 − 𝑏0 bilan almashtiriladi. Bundan tashqari, 𝑤𝑖∈[0,1]. Shunday qilib, 𝑤=[0, . . . , 0, 1𝑖 , 0,..., 0] 𝑖-chi asosiy mash olinadi. Odatda, ular eng katta semantik yukga ko‘ra asosni tanlashga harakat qilishadi, masalan, butunlay ochiq og‘iz, yopiq ko‘z, lablar naychaga o‘ralgan. Ushbu yondashuv 𝑤 qiymatlarini mazmunli tanlash imkonini beradi. Biroq, bu yondashuv o‘z kamchiliklariga ega, chunki olingan tayanch toʻrlar chiziqli mustaqil emas, bu esa baʼzi bir bogʻliq 𝑤𝑖 1 ga yaqin boʻlsa, haqiqiy boʻlmagan natijalarga olib kelishi mumkin. Bu xatti-harakatni ikki chiziqli (yoki undan ham murakkab) tuzatishni kiritish orqali to‘g‘irlash mumkin. Bog‘liq bo‘lgan asosiy to‘rlarning juftliklari (uchliklari), ya’ni: - ikki chiziqli tuzatish shakli boʻlib, 𝑤1 va 𝑤5 1 boʻlsa, toʻliq qoʻshiladi va ikkitadan biri 0 boʻlsa, butunlay chiqarib tashlanadi. Koʻpgina professional modellarda bu tuzatish shakllarining bir necha yuztasi boʻlishi mumkin. Bundan tashqari, tuzatish shakllari interpolyatsiya nuqta-i nazaridan ideal emas: ikkinchi darajali tuzatish tuzatilgan koeffitsiyentlarning katta diapazoniga zaif ta’sir ko‘rsatishi va keyin birdan oshishi mumkin. Professional modellarda asosiy pozalar qo‘lda asosiy to‘rni deformatsiya qilish yoki haqiqiy odamni skanerlash orqali olinadi. Bundan tashqari, ko‘plab harakatlanuvchi to‘rlarga ega bo‘lgan holda, asosiy komponentlar tahlili (PCA) yordamida olish mumkin, ammo bunday asos ortogonal bo‘lsa ham yomon talqin qilinadi. Bundan tashqari, bitta modelga asoslanib, deformatsiyani uzatishdan foydalanib, shunga o‘xshash modelni yaratish mumkin. Hozirgi vaqtda ko‘plab ilovalar uchun universal bo‘lgan tayyor bazalar mavjud. Masalan, MetaHuman va LiveLinkFace yuzni suratga olish ilovasi tomonidan yaratilgan inson modellari bir xil asosga ega, ya’ni. LiveLinkFace tomonidan olingan blendshape koeffitsiyentlari MetaHuman-dan istalgan modelga to‘g‘ri uzatiladi. Bu asosiy pozalar to‘plamini yaratishga emas, balki tayyor modellar va harakatni suratga olish moslamalaridan foydalanishga imkon beradi. Keng tarqalgan yuzning ba’zi umumlashtirilgan statistik modellari: 3DMM (3D Morphable Model), FaceWarehouse va FLAME. Bunday modellarning asosiy g‘oyasi nafaqat aralash shakllar yordamida qilinganidek, ma’lum bir yuzning ifodasini, balki yuzning shaklini ham parametrlaydi. [10]. 3DMM maʼlum bir uch oʻlchamli obyekt oʻxshash oʻlchamli obyektlarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalanishi mumkin, bu esa chiziqli obyektlar sinfi deb ataladi. Shuningdek, chiziqli birikma 156 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ to‘qimalar bilan ifodalanishi mumkin. Obyektlarning oddiy sinflari misol sifatida keltirilgan: parallelepipedlar va silindrlardan tashkil topgan hayvonlarning haykalchasi, shuningdek, odamlarning yuzlari. Aslida 3DMMda yuzning shakli 𝑆 va teksturasi 𝑚 asosiy yuzlarning chiziqli birikmasi sifatida ifodalanadi: Bundan tashqari, mualliflar asosan asosni qurish va rasmdan 𝑎𝑖 va 𝑏𝑖 koeffitsientlarini hisoblash usulini tushuntiradilar. Ammo shuni ta’kidlash kerakki, ushbu model faqat bitta bosh pozasi bilan ishlaydi va model sifatida turli xil yuz ifodalarini o‘z ichiga olmaydi[11]. FaceWarehouse. Bu yerda yuzning shakli va ifodalari nuqtai nazaridan ikki chiziqli model ishlatilgan. Har biri uchun 47 ta ifoda bilan jami 150 ta turli yuzlar ishlatilgan, har bir yuz toʻrida 11k uch mavjud. Hammasi natijasida hosil bo‘lgan barcha to‘rlar 11𝑘 × 150 × 47 o‘lchamdagi 3-darajali tensor 𝑇 hosil qiladi. So‘ngra, yuqori tartibli singulyar qiymat dekompozitsiyasidan (Taker parchalanishining maxsus holati) foydalanib, quyidagilarni olamiz: bu yerda birinchi o‘lchamda kengaytirmaydi (shuning uchun, 𝑈1 hisobga olinmaydi), yadro tenzori bilan belgilaydi. keyin T = (I, U2, U3)C, 𝑈2 va 𝑈3 - ikkinchi o‘lchov (shakl) va uchinchi o‘lchov (ifoda) uchun chap singulyar vektorlarni o‘z ichiga olgan ortonormal transformatsiya matritsalari. Keyinchalik, yadro tensorining kichik komponentlarini qisqartirish mumkin va shu bilan ni olish mumkin, bunda ma’noli va transformatsiyalar o‘zgartiriladi. Olingan kesilgan yadro tensori ikki chiziqli yuz modeli deb ataladi. Keyin har qanday shaxsning turli xil yuz ifodasi ma’lum bir aniqlik bilan ifodalanishi mumkin bu yerda 𝑤2 va 𝑤3 mos ravishda shakl va ifoda vaznlarining ustun vektorlari. Olingan ikki chiziqli model ko‘plab ilovalarga ega: – Yuz tasvirini manipulyatsiya qilish - shakl og‘irliklarini boshqarish orqali mualliflar tasvirdagi yuz shaklini o‘zgartiradilar, masalan, burun uzunligini, lablar kengligini va boshning shaklini o‘zgartiradilar. – Komponentni uzatish – yuz ifodalari har xil boʻlgan bir odamning ikkita fotosuratiga ega boʻlgan holda, fonni oʻzgartirmasdan ifodani bir suratdan ikkinchisiga oʻtkazish mumkin. – Haqiqiy vaqtda tasvir animatsiyasi - Kinect yordamida odamning mimikasini suratga olishdan foydalanib, yuz ifodalarini statik tasvirga o‘tkazish. – Animatsiyani videodan rasmga o‘tkazish - oldingi nuqtaga o‘xshash, harakatni suratga olish uchun Kinect-dan foydalanish va har bir kadrga yuz meshini moslashtirish zarurati bundan mustasno[2]. Bundan tashqari, kirish audiosidan FaceWarehouse modeli parametrlarini kashf qilinadi. Yuz shaklini o‘rnatishda ma’lum bir yuz ifodasiga mos keladigan to‘r aralash shakl tasviriga o‘xshash tarzda ifodalanadi. Shuningdek, neytral yuzdan og‘ish formulasidan foydalanadilar va qo‘shimcha ravishda boshning aylanishini hisobga olishadi. Shunday qilib, ixtiyoriy yuz toʻri 𝑆 quyidagicha ifodalanadi bunda bu yerda 𝑅 - burilish burchagi va 𝑗 vektor uchun koeffitsiyenti, - moslashtirilgan aralash shakl asosi, 𝐵0 - neytral yuz Aslida, parametrlar ketma-ketligi (𝑅, 𝑒) ni aniqlash maqsadida LSTM modellarida spektrogrammalar, MFCC (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) hamda xromagrammalardan tashkil topgan audio xususiyatlar ketma-ketligi qo‘llaniladi. Modelni o‘qitish jarayonida mualliflar boy audiovizual korpus - RAVDESS (Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song) dan foydalanib, ushbu korpus asosida parametrlar (𝑅, 𝑒) ni ajratib olishgan. Takroriy neyron tarmoqlardan foydalanishning asosiy motivatsiyasi shundan iboratki, nutq faqat akustik signalga emas, balki yuz ifodalariga ham ta’sir etadigan turli xil hissiy ranglanishlarga ega. LSTM arxitekturasi esa ushbu kontekstual xususiyatlarni 157 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ butun audio trek davomida hisobga olish imkonini beradi. FLAME eng zamonaviy parametrik yuz modeli hisoblanadi. Asosiy model funksiya bilan tavsiflanadi: bu yerda mos ravishda shakl, holat va yuz ifodasini belgilovchi koeffitsiyentlar. Poza mos keladigan bo‘g‘inlarning 𝐾 + 1 uch o‘lchovli burilish burchagi va butun boshning aylanishi bilan beriladi. To‘rdagi uchlari soni 𝑁 5023 ta, bo‘g‘inlar soni 𝐾4 ta - o‘ng va chap ko‘zlar, bo‘yin va jag‘. Keyin funksiya 𝑀 quyidagicha yoziladi. Bu yerda “nol poza”dagi shablon to‘ri, 𝐵𝑆, 𝐵𝑃, 𝐵𝐸 mos ravishda shakl, poza va ifoda uchun 𝒮, 𝒫, ℰ asoslari bilan aralashtirish funksiyalari. 𝐽 = 𝒥(𝑇 +𝐵𝑆(𝛽 ,𝒮)) funksiyasi shablon toʻrining uchlari 𝛽  pozasiga koʻra aylanadigan boʻgʻinlarning oʻrnini aniqlash uchun ishlatiladi. chiziqli tekislash koeffitsiyentlarini o‘z ichiga oladi. 𝑊 funksiyasining o‘zi standart LBS chiziqli aralashtirish funksiyasidir. Shunday qilib, juda murakkab yuz modeli olinadi, garchi bunday parametrlar to‘plami ma’lum bir parametr to‘plamini o‘zgartirish orqali yakuniy to‘rni boshqarishga imkon beradi. Masalan, VOCA kirish tarmog‘idan audio og‘ishlarni hosil qiladi. Kirish tarmog‘i sifatida FLAME topologiyasida bittasi ishlatiladi, bu animatsiya bosqichida yuzning shaklini, shuningdek uning pozasini o‘zgartirishga imkon beradi. VOCA modelining o‘zi kodlovchi-dekoder arxitekturasiga ega. Kodlovchi DeepSpeech xususiyat oynasini, shuningdek kirish tarmog‘ining identifikatsiya vektorini bitta xususiyat vektoriga aylantiradi. Kodlovchining o‘zi konvolyutsion tarmoqdir. Dekoder qabul qilingan xususiyat vektoridan kiruvchi tarmoqdagi tepaliklarning og‘ishlarini bashorat qiladi. dekoder asosiy komponentlar (PCA) tomonidan ishga tushirilgan chiziqli qatlamdir. Modelning o‘ziga qo‘shimcha ravishda, VOCA mualliflari ommaviy foydalanish mumkin bo‘lgan VOCASET yuqori sifatli harakatni suratga olish ma’lumotlar to‘plamini ham taqdim etdilar. Shuni ta’kidlash kerakki, FLAME topologiyasidagi to‘rlarda ham FLAME parametrlarini olish ancha uzoq jarayondir, chunki ular ikkinchi darajali optimallashtirish usullari bilan olinadi. Grafik tezlatgichda ishlatilishi mumkin bo‘lgan birinchi tartibli usullar yordamida ushbu parametrlarni optimallashtirishga harakat qilganda, natijada paydo bo‘lgan tarmoqlar juda shovqinli bo‘lib chiqdi. Rasmlarda Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno algoritmi (BFGS) va uning PyTorch-da mavjud bo‘lgan cheklangan xotira modifikatsiyasi (L-BFGS) yordamida FLAME parametrlarini optimallashtirish natijalari ko‘rsatilgan. BFGS L-BFGS 1-rasm. FLAME parametrlarini optimallashtirish natijalari Yuqoridagi optimallashtirish natijalaridan ikkita xulosa chiqarish mumkin. Birinchidan, FLAME parametr maydoni ixcham emas - parametrlarning har bir kombinatsiyasi inson yuzining haqiqiy to‘rini hosil qilmaydi. Ikkinchidan, mesh orqali parametrlarni olish uchun juda ko‘p resurslarni talab qiladigan optimallashtirish usuli talab qilinadi. Shu bilan birga, agar gapiruvchi bosh modelini boshqaruvchi parametrlar ketma-ketligi mavjud bo‘lsa va ulardan yuzning geometrik shaklini belgilovchi parametrlar o‘zgartirilsa, natijada yangi yuz qiyofasi hosil qilinadi, biroq dastlabki mimik ifodalar saqlanib qoladi. Xulosa. Personajning yuz holatini modellashtirish va animatsiya qilish kompyuter 158 “Al-Farg‘oniy avlodlari” elektron ilmiy jurnali ISSN 2181-4252. Tom: 1 | Son: 3 | 2025-yil "Descendants of Al-Farghani" electronic scientific journal. ISSN 2181-4252. Vol: 1 | Iss: 3 | 2025 year Электронный научный журнал "Потомки АльФаргани" ISSN 2181-4252. Том: 1 | Выпуск: 3 | 2025 год https://al-fargoniy.uz/ grafikasi sohasida eng murakkab va shu bilan birga eng muhim yo‘nalishlardan biridir. Realistik yuz ifodalari nafaqat texnik jihatdan, balki estetik hamda kommunikativ jihatdan ham katta ahamiyatga ega. Sun’iy intellekt, mashinaviy o‘qitish va real vaqtli rendering texnologiyalarining rivojlanishi kelajakda yuz animatsiyasini yanada mukammallashtirib, turli sohalarda qo‘llash imkoniyatlarini kengaytiradi. Bugungi kunda multfilmlarni yaratishga bo‘lgan talab ortib bormoqda. Multimedia texnologiyalar informatikaning eng mashhur va istiqbolli yo‘nalishlaridan hisoblanadi. Multimediali texnologiyalar maqsadi tovush, video, animatsiya va boshqa visual effektlar (Simulation) hamda interaktiv interfeys va boshqa boshqaruv mexanizmlari bilan birgalikda taqdim etiladigan matn va ma’lumotli, tasvirlar kolleksiyasi kabi mahsulotlarni yaratishdan iboratdir. Multfilm yaratishda nutqqa mos keladigan belgilarning lab harakatlarini yuqori sifatli yaratish juda ko‘p qo‘llanilishi mumkin. Masalan, mahalliylashtirishda: odatda sahnalashtirilgan sahnalarda ishlab chiquvchilar o‘yinning asl tilida aktyorlarning harakatini tasvirlash va yuz ifodalaridan foydalanadilar, ammo mahalliylashtirishda juda ko‘p qiyinchiliklar mavjud: tarjima qilingan iboralar nafaqat sahna vaqtiga mos kelishi kerak, balki asl nusxaning lablari harakatiga taxminan mos keladi. Nutq asosida 3D belgilar uchun yuz ifodalarini yaratish vazifasi tobora ommalashib bormoqda. Bugungi kunga kelib, neyron tarmoqlardan foydalangan holda, nutqning ovozli signalidan kirish sifatida foydalangan holda real yuz ifodalari va imoishoralarini yaratish uchun bir nechta yondashuvlar mavjud. Biroq, bu yondashuvlar hozirgacha keng qo‘llanilmagan, bu esa keyingi tadqiqotlar uchun imkoniyatlarni ochadi. Foydalanilgan adabiyotlar 1. Beknazarova S.S., Narzulloyev O.M. Multfilm yaratish texnologiyasi T.: -2023. 2. Башков Е.А., Бабков В.С. Средства интерактивного виртуального и реального пространств на основе трехмерного сканирования объектов с использованием платформы Microsoft Kinect. // Известия ЮФУ. Техниче-ские науки. – 2013. – Вып. 5(142). – С. 51–56. 3. wav2vec: Unsupervised pre-training for speech recognition [Текст] / S. Schneider [и др.] // arXiv preprint arXiv:1904.05862. - 2019. 4. Корзун, В. А. Генерация мимики для виртуальных ассистентов [Текст] / В. А. Корзун // Труды МФТИ. — 2022. — Т. 14, № 3. — С. 57—62. 5. Blanz, V. Face recognition based on fitting a 3D morphable model [Текст] / V. Blanz, T. Vetter // IEEE Transactions on pattern analysis and machine intelligence. -2003. -Т. 25, № 9. -С. 1063—1074. 6. Facewarehouse: A 3d facial expression database for visual computing [Текст] / C. Cao [и др.] // IEEE Transactions on Visualization and Computer Graphics. -2013. -Т. 20, № 3. -С. 413-425. 7. Tucker, L. R. Some mathematical notes on three-mode factor analysis [Текст] / L. R. Tucker // Psychometrika. -1966. -Т. 31, № 3. -С. 279-311. 8. wav2vec 2.0: A framework for self-supervised learning of speech representations [Текст] / A. Baevski [и др.] // Advances in Neural Information Processing Systems. - 2020. - Т. 33. - С. 12449-12460. 9. Connectionist temporal classification: labelling unsegmented sequence data with recurrent neural networks [Текст] / A. Graves [и др.] // Proceedings of the 23rd international conference on Machine learning. - 2006. - С. 369-376. 10. Константинов В.М., Орлова Ю.А., Розалиев В.Л. Разработка 3Dмодели тела человека с использованием MS Kinect. // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2015. – Вып. 6(163). – С.65–69. 11. Караваев Ю.Л., Клековкин А.В., Лесин С.К. Мультисенсорная информационно-измерительная система мобильного робота для реализации движения в недетерминированной среде. // Интеллектуальные системы в производстве. – 2016. – Вып. 4(31). – С. 111–115.