Анимация с помощью нейронной сети

Новую разработку создатели назвали фазово-функциональной нейронной сетью (Phase-Functioned Neural Network — PFNN). Ее главной целью является «генерация циклического поведения движения людей». Система принимает входные данные и отчитывается о своих действиях так, чтобы игроки могли в реальном времени управлять поведением персонажа в условиях сложной окружающей среды.

«Несмотря на свою компактную структуру, сеть может учиться на больших, многоразмерных наборах данных благодаря фазовой функции, которая гладко варьируется со временем для создания многочисленных вариаций конфигурации сети. Мы так же предлагаем фреймворк для создания дополнительных данных для обучения PFNN, в которых движение людей и геометрия окружающего пространства связана. После обучения, система работает очень быстро, требует совсем немного памяти и воспроизводит высококачественную анимацию движения без привычных артефактов используемых методов», — объяснил исследователь из Ubisoft Monreal Дэниел Холден (Daniel Holden).

Посмотри еще

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован.

Авторизация
*
*
Регистрация
*
*
*
*
Генерация пароля