....................................... Ett urval av resultat med hjälp av vår metod för karaktärskontroll för att korsa grov terräng: karaktären producerar automatiskt lämplig och uttrycksfull rörelse enligt realtids användarkontroll och miljöns geometri. Vi presenterar en mekanism för realtidskontroll med hjälp av en ny neural nätverksarkitektur som kallas Fas-Functioned Neural Network. I denna nätverksstruktur beräknas vikterna via en cyklisk funktion som använder fasen som ingång. Tillsammans med fasen tar vårt system som inmatningsanvändare kontroller, det tidigare tillståndet för karaktären, geometrin i scenen, och producerar automatiskt högkvalitativa rörelser som uppnår önskad användarkontroll. Hela nätverket är utbildat i en end-to-end mode på en stor datauppsättning som består av locomotion som promenader, löpning, hoppning, och klätterrörelser monteras i virtuella miljöer. Vårt system kan därför automatiskt producera rörelser där karaktären anpassar sig till olika geometriska miljöer som att gå och springa över grov terräng, klättra över stora klippor, hoppa över hinder och huka sig under låga tak. Vår nätverksarkitektur producerar resultat av högre kvalitet än tidsserie autoregressiva modeller som LSTMs då den uttryckligen behandlar den latenta rörelsevariabeln i samband med fasen. När vårt system har tränats är det också extremt snabbt och kompakt, vilket kräver bara millisekunder av exekveringstid och några megabyte minne, även när det tränas på gigabyte av rörelsedata. Vårt arbete är mest lämpligt för att kontrollera karaktärer i interaktiva scener som dataspel och virtuella verklighetssystem.
Mer nyligen, Holden et al. REF använder ett fas-Functioned Neural Network som tar hänsyn till scenens geometri för att producera rörelse längs en användardefinierad väg.
Phase-functioned neural networks for character control
{'venue': 'TOGS', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}