Знакомимся с темой компьютерной анимации, её проблемы в видеоиграх, возникающие при получении качественных и общих движений.
Компьютерная анимация в видеоиграх сталкивается с проблемами, связанными с достижением как высокого качества движения, так и его обобщенности. Применяемые ранее технологии не обеспечивают ни качества, ни обобщенности, что затрудняет эффективное взаимодействие персонажей с новыми сценами.
Было придумана техника AMP – Adversarial Motion Priors (AMP) представленная на SIGGRAPH 2021, позволила устранить некоторые недостатки за счет обучения движениям на реальных клипах. Методика опирается на AMP и позволяет персонажам не только бегать, но и взаимодействовать со сценой, создавая высококачественные движения.
Эта методика обобщается на новые объекты и окружения, обеспечивая значительный прогресс в компьютерной анимации.
ИИ, обученный по данной методике, может работать с объектами различных типов, ориентации и расположения, сохраняя при этом высокое качество движений. Демонстрирует устойчивость к внешним воздействиям, демонстрируя способность адаптироваться к неожиданным ситуациям. Хотя эта методика не идеальна, ее успешность обычно превышает 90%, что может быть улучшено для приложений в реальном времени.