Что нового
  • Что бы вступить в ряды "Принятый кодер" Вам нужно:
    Написать 10 полезных сообщений или тем и Получить 10 симпатий.
    Для того кто не хочет терять время,может пожертвовать средства для поддержки сервеса, и вступить в ряды VIP на месяц, дополнительная информация в лс.

  • Пользаватели которые будут спамить, уходят в бан без предупреждения. Спам сообщения определяется администрацией и модератором.

  • Гость, Что бы Вы хотели увидеть на нашем Форуме? Изложить свои идеи и пожелания по улучшению форума Вы можете поделиться с нами здесь. ----> Перейдите сюда
  • Все пользователи не прошедшие проверку электронной почты будут заблокированы. Все вопросы с разблокировкой обращайтесь по адресу электронной почте : info@guardianelinks.com . Не пришло сообщение о проверке или о сбросе также сообщите нам.

Исследователи Из Эдинбургского Университета Создали Нейронную Сеть Для Улучшения Анимации...

Sascha

Заместитель Администратора
Команда форума
Администратор
Регистрация
9 Май 2015
Сообщения
1,071
Баллы
155
Возраст
52
Графическая достоверность игр в наши дни действительно поражает, но одна из вещей, которую до сих пор трудно изобразить — это разнообразие и плавность человеческого движения.

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

, основанная на нейронной сети, срисованная с захвата реальных движений, может помочь персонажам ходить, бегать и прыгать немного естественней.

И что это за система?


Исследователи из Эдинбургского университета и Method Studios создали систему на базе машинного обучения, в которую загружаются motion-capture записи, содержащие различные виды движения. После того, как алгоритм получает от пользователя команду «двигайся туда», он, принимая во внимания ландшафт, выводит анимацию, которая лучше всего подойдет к данной ситуации.



Нет необходимости в создании специальных переходов от одной анимации к другой: алгоритм сам выполняет плавные переходы из одного состояния в другое. И хотя многие игровые движки уже импровизируют на эту тему, данный подход может стать более надежным.

Разве раньше машинное обучение для это не использовалось?


Машинное обучение и ранее присутствовало в этой сфере, но системы были довольно примитивными и показывали неверные движения или использовали неправильную анимацию из-за того, что не могли решить, какую анимацию стоит применить в данном случае.


Для избежания этого исследователи добавили специальную функцию, позволяющую избежать несовместимых действий, например, шага во время прыжка. Исследователи отмечают:


Так как наш метод управляется данными, то персонаж не просто воспроизводит анимацию, а подстраивается под высоту объектов.
Этот алгоритм уже можно использовать?


К сожалению, просто вставить алгоритм в игру не получится, но он может послужить неплохим стартом для развития более продвинутых методов. Благодаря нему придётся совершать гораздо меньше рутинной работы по созданию анимаций, да и движения персонажей станут более естественными. Теперь нужно понять, как реализовать этот алгоритм для других живых существ.

Узнать больше об этом проекте можно на

Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

одного из создателей проекта.


Пожалуйста Авторизируйтесь или Зарегистрируйтесь для просмотра скрытого текста.

.
 
Вверх