- 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. , 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 одного из создателей проекта.
— .
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.
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 одного из создателей проекта.
— .