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游戏将更逼真:研究人员教会虚拟角色25种自然动作

时间:2020-01-10 08:35:47 出处:幸运快3_快3app娱乐_幸运快3app娱乐

北京时间7月5日消息,据国外媒体报道,利用旺盛期的句子是什么是什么期图片 图片 的句子期的机器学习技术,美国加州大学伯克利分校的研究人员教会了虚拟角色完成超过25种自然动作,包括翻跟斗、侧翻跳和高踢腿等,甚至还能表演霹雳舞。这项技术或许将为朋友带来更加逼真的视频游戏和更加灵活的机器人。

难能可贵目前的电脑动画可是足够好,但还有很大的改进空间。可是有一天,朋友无法分辨出你很多是模拟,你很多是真实,那才真正说明你很多虚拟动画人物拥有自然的外表和动作。为了达到你很多终极目标,加州大学伯克利分校的研究生Xue Bin(Jason)Peng和同事们将有有一种技术结合了起来,分别是动作捕捉技术和深度图强化计算机学习技术,创创造创造发明 了另2个多多全新的系统,要能教会模拟动画角色完成简化、逼真的形体任务。你很多数字角色从零现在现在刚开始学习,在有限的人工干预下,学好了何如踢腿、跳跃。此外,它们甚至学好了何如与处在环境中物体互动,比如挡住它们的障碍物,可是直接扔到它们身上的物体。

正常清况 下,计算机动画绘制者都要为每种技能或任务手动创建自定义控制器。你很多控制器做得非常细致,可是包括了诸如走路、跑步、翻滚或很多分散的技能。用你很多技术创创造创造发明 来的动作看起来很“得体”,但每个动作都都要单独手动制作。另有有一种途径是专门使用强化学习法子,比如DeepMind的生成对抗模拟学习(GAIL)。你很多技术令人印象深刻,其模拟的智能体能从零现在现在刚开始学习各种东西,但往往会产生不可预知可是非常不自然的奇怪结果。

Xue Bin(Jason)Peng等人的新系统名为“DeepMimic”,具有略为不同的工作原理。该系统并就有将模拟角色推向特定的最终目标,之类走路等动作,可是利用动作捕捉片段来向人工智能“展示”最终目标应该是你很多样的。在实验中,研究团队从奔跑、投掷、跳跃和后空翻等超过25种不同的形体动作中获取了动作捕捉数据,从而“定义技能所需的风格和特征”。Xue Bin(Jason)Peng在伯克利人工智能研究(Berkeley Artificial Intelligence Research,BAIR)博客中对此进行了解释。

结果并就有一夜之间就能出来的。虚拟智能体会绊倒、跌倒,并不断脸朝下摔倒,直到最终学好正确的动作。每个技能都都要合适另2个多多月的模拟“练习”要能熟练,虚拟智能体在其中进行了数百万次的后空翻或侧翻跳尝试。不过,每一次失败的尝试都要使智能体进行调整,从而更接近预期目标。

利用你很多技术,研究人员成功开发出了具有非常真实、自然清况 的虚拟智能体。令人印象深刻的是,你很多智能体还能应对很多前所未有的清况 ,比如具有挑战性的地形或障碍物。这是强化学习的额外奖励,并就有研究者都要专门研究的内容。

“朋友提出了另2个多多在概念上简单的‘强化学习’框架,使模拟角色能从参考动作片段中学好深度图动态和杂技般的技巧。你很多动作片段都要由人类对象上记录的动作捕捉数据形式来提供,”Xue Bin(Jason)Peng写道,“得到某个技能,比如飞踢腿或后空翻的单个展示后,朋友的模拟角色就能学习有有一种鲁棒的策略来模仿该技巧。你很多策略所产生的动作几乎与动作捕捉数据无法区分。”他还补充道,“朋友正在进一步构建另2个多多虚拟替身”。

为了不被超越,研究人员还使用DeepMimic来模拟狮子、恐龙和神话动物的动作。朋友甚至创创造创造发明 了虚拟的人形机器人Atlas。你很多新的平台不仅能用来制作更逼真的电脑动画,都要用于机器人的虚拟测试。

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