لا في الوقت الحقيقي التقاط الحركة، البهلوان الظاهري يمكن إكمال فقا للشروط المحددة العمل؟ أصبح الجواب على هذا السؤال أخيرا تأكيد سلبية.

مؤخرا، صدر بير مختبر بيركلي أحدث نتائج البحوث النمذجة حركته. باستخدام لقطات التقاط الحركة، والسماح بيركلي AI بنجاح التغلب على الشخصيات الافتراضية السابقة "الخطوة إذا تخلف عقلي" القضية، والسماح لها علم 24 التحركات الصعبة.

وعلى الرغم من بيركلي قال أبحاثها بشكل رئيسي إلى حل حركة غير طبيعية للروبوت المتكررة، نرفز، والتباين في وتيرة أطرافه على أرجوحة وغيرها من القضايا. ولكن في المستقبل، الحب الفاصوليا واستئجار البهلوان الظاهري لأنفسهم عندما بديلا القوة يا ~

محاكاة الحركة والتقاط الحركة

وتنقسم تكنولوجيا المحاكاة الحركة في مدرستين.

النموذج الأول هو تقنية بسيطة. في مثل هذا المؤشر تعزيز التعلم، والكائنات وهمية باستخدام نموذج بسيط. هذه نماذج المحاكاة ولدت من أنواع مختلفة من الأجسام الفيديو، وتحديد الفيديو التناظرية في الجسم، واستخراج، 3D النمذجة ميزة الحركة، ومنظمة العفو الدولية أن "يتعلم" خصائص الأجسام محاكاة وإجراءات مختلفة، وبالتالي لكائن محاكاة تقليد الحركة.

ومع ذلك، فإن إنشاء عالية الدقة 3D نماذج يتطلب الكثير من القوى العاملة والموارد، والذي يكاد لا إمكانية لتطبيق التدريب نموذج. نتائج التدريب المحاكاة نموذج تشويه AI لدت سوف تنتج العديد من سلوك العالم الحقيقي والبعض لا.

وهناك استراتيجية أخرى أن يكون أكثر دقة لمحاكاة عمل الطبيعة، ودعا التكنولوجيا التي تعتمد على البيانات. وترتبط ارتباطا وثيقا مع تكنولوجيا التقاط الحركة.

والآن تستخدم التقاط الحركة على نطاق واسع في إنتاج الأفلام المؤثرات الخاصة. والتخلص منها في أجزاء رئيسية تتبع الأجسام المتحركة، ثم بعد تجهيز التكنولوجيا الكمبيوتر للحصول على ثلاثي الأبعاد تنسيق البيانات. تتضمن هذه التقنية قياس الجانب حجم، وتحديد المواقع المكانية والتوجه للقياس المادي وما شابه ذلك. ويستند عملية التناظرية مزيد حول هذا الموضوع.

من خلال التقاط الحركة البشري، يمكن ان تولد الحركة الطبيعية للالعينة المستخدمة للتدريب نموذج. وهكذا، فإن منظمة العفو الدولية أن تكون قادرا على فهم اتجاهات التحول الرئيسية في كل إحداثيات نقطة عينة من أجل تحقيق إجراءات مواجهة الأزمة.

ومع ذلك، لأن حجم العينة البيانات لهذا النهج محدودة جدا، بحيث AI أن نتعلم فقط في مجموعات من عدة إجراءات. وبالتالي، سيتم إنشاء نتائج المحاكاة AI لديه تحيز الاستقرائي قوي.

وهذا هو، على عكس وضع إطار سيد المفاصل والعضلات حركة بسيطة نموذج منظمة العفو الدولية، سائق البيانات المدربين في إطار قاعدة البيانات الرئيسية AI وفقط يحدد عملية ثابتة. وعلاوة على ذلك، AI أيضا بسبب النقص في التقاط الحركة وعيوب الكائن نفسه، منعه من توليد عمل أكثر مهارة في محاكاة الحركة.

وأنه في حالة اثنين من المدارس لديها عيوب في بيركلي لإيجاد طريق ثالث - لتجنب نقاط الضعف. في هذه الدراسة، بيركلي، على أساس نموذج بسيط على أساس اعتماد الاقتراح نموذج القبض على تعزيز التعلم الثانوي. وهكذا، يمكن لهذا النموذج اتخاذ خطوات أكثر صعوبة، ليس فقط عن طريق التعلم العينة، ونوعية العملية الانتاجية الى المنافسة حتى معظم الرسومات الكمبيوتر المتقدمة، الحالية محاكاة حركة الجسم.

عمل ذات جودة عالية

من أجل AI إلى الموقف الصحيح وتحقيق الكفاءة في محاكاة الحركة، بيركلي يطلق من ثلاثة الحيل.

المنتجع الكبير الأول هو وظيفة جائزة الابتكار. تطبيق تعلم الآلة في بيركلي تعزيز وظيفة مكافأة تسمى الضيقة وظيفة خطأ تتبع. في هذه الوظيفة، عملية وعملية التناظرية مع الإشارة إلى أن يتم تشفيرها، ويحسب التباين. عندما يكون الفرق بين الفرق أكبر، AI الحصول على ردود فعل السلبية سوف تكون أقوى، بحيث AI تعلم كيفية عمل الهدف في زمن المحاكاة.

وميزة هذا هو أن وظيفة مكافأة، والإخراج من ردود الفعل السلبية لمنظمة العفو الدولية أن مكافأة وظيفة القضاء على نتائج خاطئة، مما يجعل التعلم AI هو الاتجاه أكثر وضوحا، لتجنب الكثير من ردود الفعل الإيجابية للعلاوة وظيفة الانتاج المستهدف للدولة على نحو فعال.

يرتبط ثاني أكبر منتجع ارتباطا وثيقا القصد الأصلي من الدراسة. من أجل معرفة نتائج شخصية افتراضية في المستقبل ويمكن أن يطبق على الكيانات الروبوتات. في النمذجة والباحثين بشكل طبيعي كنموذج يضيف سلسلة من المعلمات مثل الجاذبية.

يعني ذلك، سوف تكون هناك حاجة الإجراءات AI خلال المحاكاة أيضا استخدام التقديرات ويتعقب تحركات القوات. لا تعطى هذه البيانات في النموذج المرجعي، فمن الضروري استكشاف AI الخاصة بهم. وعلاوة على ذلك، لأن النموذج المرجعي واحد في كثير من الأحيان لا تشمل إمكانية مثل هذا الإجراء كما يسقط واقفا، وهو ما يعني أنه في تعزيز التعلم، وكائنات افتراضية مرة واحدة في الخريف، بالكاد الصعود.

ولذلك، تعيين الباحثين عن خيارات لهذا الوضع الإنهاء المبكر، عندما يدخل الكائن الظاهري دولة عديمة الفائدة، ونحن يمكن أن ينتهي هذا التدريب للتخفيف من حدة هذه المشكلة.

من أجل الحد من احتمال الإنهاء المبكر، والتأكد من أن تصرفات الكائن الظاهري لن تكون مشوهة من قبل المعلمات البيئية، عرض الباحثون أيضا منتجع ثالث - التهيئة الدولة المرجعية. تتم تهيئة عملية دعونا إلى مرجعية الدولة أخذ العينات العشوائية.

على سبيل المثال، عندما يتم الانتهاء من تدريب BACKFLIP الأشياء الافتراضية، وكائنات افتراضية تبدأ أحيانا من الأرض، وأحيانا من منتصف الوجه دولة والظهر والوجه وذلك لتعلم. وهكذا، فإن منظمة العفو الدولية أن تكون قادرة على السيطرة تدريجيا على الوجه البداية مرة أخرى، ووسط، وهبطت الظروف، والعمل ضمانات BACKFLIP يمكن استعادة تماما.

قراءة Xinjunkaiba

مستقبل الرسوم المتحركة

بيركلي التي وضعتها إطار محاكاة الحركة ليست فقط قادرة على الحركة البشرية تقليد، حتى في حالة عدم وجود مقاطع التقاط الحركة، والفنان اللوحة بالمناسبة، هذا الإطار يمكن محاكاتها. في التجربة، بيركلي، ومحاكاة بنجاح حركة الأسد، الديناصور ريكس وغيرها من المخلوقات.

إذا تم تطبيق هذه التكنولوجيا إلى الرسوم المتحركة، ومما لا شك فيه حفظ القوى العاملة والموارد المادية إلى حد كبير. حتى بعض الأجانب من الحركة لأنه لا يوجد ممثل لإعادة إنتاج، بحيث يمكن أن يكون أقرب إلى من المتوقع المخرج إلى حد ما.

بالطبع، من تطبيقها على الرسوم المتحركة سوف يستغرق بعض الوقت، وبعد كل شيء، وحركات الوجه والجسم محاكاة حجم العينة حاجة لمزيد من التفاصيل لحساب كمية أكبر، النماذج الحالية غير قادرة على تلبية هذا الطلب. ومع ذلك، والتكنولوجيا تتقدم بسرعة، وميض فرص العين، والرسوم المتحركة AI في المسرح ونحن نجتمع ذلك!

الكاتب: نسيم الأغنام

مرجع الارتباط:

https://www.leiphone.com/news/201804/UaDuhU7EjFrnHHs2.html؟viewType=weixin

للطبع، يرجى ترك رسالة وراء الكواليس، والامتثال للمعايير طبع