Datadriven karaktär animation baserad på rörelse fånga kan producera mycket naturalistiska beteenden och, i kombination med fysik simulering, kan ge naturliga procedurmässiga svar på fysiska störningar, miljöförändringar, och morfologiska avvikelser. Motion fånga är fortfarande den mest populära källan till rörelsedata, men att samla in mocap data kräver vanligtvis tungt instrumenterade miljöer och aktörer. I detta dokument föreslår vi en metod som gör det möjligt för fysiskt simulerade tecken att lära sig färdigheter från video (SFV). Vår strategi, baserad på djup pose uppskattning och djup förstärkning lärande, tillåter datadriven animation för att utnyttja mängden allmänt tillgängliga videoklipp från webben, såsom de från YouTube. Detta har potential att möjliggöra snabb och enkel design av karaktärskontroller helt enkelt genom att fråga efter videoinspelningar av önskat beteende. De resulterande regulatorerna är robusta för perturbationer, kan anpassas till nya inställningar, kan utföra grundläggande objektinteraktioner, och kan omriktas till nya morfologier via förstärkningslärande. Vi visar vidare att vår metod kan förutsäga potentiella mänskliga rörelser från stillbilder, genom framåt simulering av lärda styrenheter initierade från den observerade pose. Vårt ramverk kan lära sig ett brett spektrum av dynamiska färdigheter, inklusive rörelse, akrobatik och kampsporter. (Video 1)...........................................................................................................
I REF föreslås en metod som gör det möjligt för fysiskt simulerade tecken att lära sig färdigheter från videor (SFV), baserat på djup pose estimering och djupt förstärkande lärande.
SFV: Reinforcement Learning of Physical Skills from Videos
{'venue': "SIGGRAPH Asia '18", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}