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虚拟的运动能和真实一模一样吗?
发布时间:2023-06-21 10:40:36 TAGS:

作者:中联科创特约嘉宾尹智

虚拟的运动能和真实一模一样吗?答案很可能在人工神经网络和机器学习 Part2 —— 接part1 


昨聊了虚拟角色的动作的仿真,这就是一类典型的深度学习可以大有发挥的场景: 每一类生物的动作都有特定的规律,而这种规律又复杂到难以用明确代码规则来描述,用大量运动的数据来喂养深度学习模型,让模型自己找出这种运动的形态模式,这就是用动作捕捉数据训练动作仿真AI的思路。

国内一个优秀的游戏团队,游戏科学,在制作游戏大作《黑神话:悟空》的过程中,采用的就是这个方式。为了获取更多更好的运动形态数据,游戏团队甚至自己做了一个动作捕捉工作室;为了训练四足动物的运动模型(这在全世界的游戏界,都是难题),团队抓了一群猫来做动作捕捉;研发团队开发了一个人工神经网络,用捕捉优化后的数据来训练这个模型。游戏还未发布,但从放出的Demo来看,四足类的妖怪和动物的动作,十分流畅自然。这归功于这个AI模型,充分学习和理解了猫的骨骼环节肌肉与其动作的关系,并将这种规律加载到了大型妖怪和动物的动作演算上。

下图的另一个对狼的运动仿真,用了两个人工神经网络模型,一个用于编码前一帧狼的运动特征(关节的连接位置,转动等),作为一项输入,结合狼的当前形态(运动曲线,速度等)和控制指令,下一个人工神经网络实时计算(推理)出下一帧狼的形态。

而下图Meta推出了一个"手"的动态模型Myosuite,包括了三个部分,一共28个关节,50块肌肉,结合不同的自由度,这个手部模型已经可以捕捉到比如"盘核桃"这类复杂动作的规律,这种精度下,无论是元宇宙的虚拟人,还是现实的机器人,还是义肢上的机械手,都可能拥有和真实人类一样灵活的手。 —— 仅代表尹智个人观点 Ken's personal view only

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