Технологии

Нейросеть научила виртуальных персонажей более естественным движениям

12 апреля 2018 0

человек, фигура, 3d

 

Сегодня виртуальные персонажи двигаются явно лучше, чем раньше. Вспомните только неестественный бег Лары Крофт в первых играх и сравните его с движениями в последнем Tomb Raider. Тем не менее виртуальные модели по-прежнему двигаются несовершенно, часто демонстрируя асимметричную походку, чрезмерные движения конечностей и другие артефакты. Группа исследователей из университета Британской Колумбии разработала новый алгоритм машинного глубокого обучения с подкреплением, который избавляет виртуальных персонажей от этих недостатков.

Научить персонаж учиться движению

Ученые создали метод глубокого обучения с подкреплением DeepMimic для того, чтобы научить виртуальные модели людей и животных сложным движениям, как можно более приближенным к естественным. В большинстве современных способов алгоритм имеет дело с простыми моделями, которые обеспечивают только приблизительное копирование динамики реального мира. Поэтому персонажи склонны вырабатывать неестественное поведение, которое в настоящей жизни было бы обречено на провал. В данной ситуации могло бы помочь включение более реалистичных биомеханических моделей, но их слишком сложно делать.

Альтернативой является использование видеозаписей с реальными людьми и животными, совершающими те или иные движения. Алгоритм ориентируется на них и учится воспроизводить более естественное поведение путем имитации.

Разработчик DeepMimic пошли еще дальше. Для усовершенствования процесса обучения они внедрили систему вознаграждений для алгоритма. Путем проб и ошибок, совсем как человек, он учится выполнять действия в той последовательности, которые приведут его к наибольшей награде, например к предоставлению какого-нибудь заранее известного значения, облегчающего вычисления. Еще один принцип, повышающий эффективность обучения, заключается в раннем прерывании искусственным интеллектом выполнения «неправильных» действий. Это получилось благодаря заданию критических условий для алгоритма. Например касание пола головой при совершении сальто — ошибка, при совершении которой алгоритм должен прерваться.

Разработчики смогли обучить виртуального гуманоида более чем 24 навыкам. Например бросать мяч в цель и перепрыгивать через препятствия. DeepMimic презентуют на конференции SIGGRAPH 2018, а статья о нем уже опубликована. Авторы надеются, что их работа поможет создавать виртуальных персонажей с естественным поведением для различных видов контента, а также обучать роботов в реальном мире.

Если вы нашли ошибку, пожалуйста, выделите фрагмент текста и нажмите Ctrl+Enter.

Рассказать друзьям

0 Комментариев

Подписаться на рассылку

Комментарии

Войти с помощью 

Присоединяйтесь к нам в социальных сетях

В наших группах вы можете узнать много нового и интересного, а так же - принять участие в опросах и конкурсах

Присоединиться
Присоединиться