Természetesebb animációk jöhetnek

Valószerűbb mozgások elevenedhetnek majd meg a játékokban és a filmekben.

A Berkeley Egyetem kutatói egy olyan rendszert fejlesztettek ki, amelynek köszönhetően a filmekben és a játékokban sokkal természetesebbeknek nézhetnek majd ki a mesterséges figurák mozgásanimációi. A DeepMimic nevű technológia egy különleges algoritmusra és öntanuló gépi tanulási módszerekre épül. Ezeknek - az emberhez hasonlóan - szükségük van edzésre ahhoz, hogy bizonyos akrobatikus mozdulatokat - például a break táncot vagy a harcművészeteket - valósághű módon jeleníthessék meg. Amennyiben a rendszer megtanulta ezeket a mozdulatokat, akkor képessé válik akár a spontán mozdulatsorok, például az esések szimulálására is.


Xue Bin Peng, a Berkeley Egyetem munkatársa kijelentette, hogy a múltban sok időt és energiát fektettek a természetes mozgások modellezésébe. Ezek a többnyire fizikán alapuló megoldások azonban csak bizonyos mozgásokat tudnak szimulálni és nem rendelkeznek eltérő képességekkel. Az összetettebb mozdulatsorok megjelenítésére viszont különböző, különleges módon elkészített egységekre volt szükség. Egy kellett a járáshoz, egy a futáshoz és egy az ugrásokhoz vagy más mozgásokhoz. A DeepMimic azonban lehetővé teszi, hogy számos különböző mozdulatot lehessen szimulálni, ráadásul egyetlen algoritmus segítségével. Peng szerint ezáltal gyakorlatilag lehetővé válik egy virtuális kaszkadőr létrehozása, amely a legkülönbözőbb mozdulatsorokat tudja megjeleníteni és úgy viselkedik, hogy nagyon nehezen lehet megkülönböztetni a természetes modelltől.


Ahhoz, hogy ez megvalósulhasson, a tudós a kollégáival együtt referenciaadatokat gyűjtött számos Motion Capture-klipből, amelyek mintgy 25 egyszerűbb mozgásra (futás, dobás, ugrás) és bonyolultabb akrobatikus mozdulatsorra (hátraszaltó, cigánykerék stb.) vonatkoztak. Az összegyűjtött anyagokat betáplálták a DeepMimic rendszerébe, amely ezek alapján elindította a saját edzésprogramját. A DeepMimic folyamatosan gyakorolt, több millió szimulációt tanulmányozott azért, hogy magától megtalálja a lehet legjobb megvalósítást. Peng közölte, hogy minden egyes mozdulatsorhoz a rendszernek közel egy hónapig kell gyakorolnia. Ez körülbelül ugyanannyi idő, mint amennyire egy embernek is szüksége lenne. A DeepMimic minden modellezés után pontosan elemezte az eredményt és addig javított rajta, amíg egy lehetőleg természetes mozgás jött létre.