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一種讓游戲動畫更加靈活的神經網絡

一種讓游戲動畫更加靈活的神經網絡


  文/Devin Coldewey 

  近日,游戲圖像保真如火如荼,但是,想要生動形象地描述人物動作的多樣性和流暢性對創作者來說仍是一種挑戰。從真實的動作捕捉數據中獲取神經網絡作為動畫系統的驅動,這樣也許能夠讓我們的“阿凡達”在走動、奔跑和跳躍時更加自然一些。

  當然,如果你有玩過現代游戲,你會發現很多創作者已經這樣做了。但是這是動畫家從動作庫里精心獲取的勞動成果,想象一下意外情況–如果是蜷縮著身子上樓梯時舉起手肘呢?如果是在試圖保持平衡時被一道窄光束擊中了呢?類似的例子數不勝數。

  來自愛丁堡大學和Methord Studios的研究者建立了一個機器學習系統,這個系統通過動作捕捉片段展示各種各樣的動作。于是,當接收到來自用戶的輸入說“走這邊”并且考慮地形時,系統會輸出與兩個輸入信號最匹配的動畫,比如:從慢跑到跳過一個小障礙物。

一種讓游戲動畫更加靈活的神經網絡



  從跑轉變成跳的過程中沒有發生自定義動作。在這個算法中,從一種動作類型轉變到另一種動作類型時流暢和諧。雖然很多游戲引擎勉強做了一些類似腳落地的協調動作,但是這種新方法的魯棒性更好。

  機器學習系統并不是第一次應用到這個領域,但是如這個團隊在視頻中所說,系統的創作成果卻不盡如人意,有的時候會做錯動作或遺漏動作,或者動作很突兀、不連貫。

  為了避免這些情況的發生,研究者在神經網絡中加入了一個相位函數,從而防止系統錯誤地混淆不同的動作類型。例如,在跳的時候邁步。

  研究者在描述新方案的視頻中表示“由于我們的方案是由數據驅動的,因此,動畫人物不僅僅只是做一個跳躍的動作,還要根據障礙物的高度不斷地調整動作”。

  當然,你也不能依葫蘆畫瓢,但是,對于協調和創作動畫而言,這無疑是一個更加智能的開端。這就意味著動畫家創作時能夠更輕松,而我們玩的游戲角色的動作也能看上去更加自然。現在的問題是,怎樣將這個方法應用到外星人、蜘蛛和其他在動作捕捉工作室不怎么常見的生物上。

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