Se presenta un mecanismo de control de caracteres en tiempo real utilizando una novedosa arquitectura de red neuronal llamada Fase-funcionado red neuronal. En esta estructura de red, los pesos se calculan mediante una función cíclica que utiliza la fase como una entrada. Junto con la fase de, nuestro sistema toma como controles de usuario de entrada, el estado previo del carácter, la geometría de la escena, y produce automáticamente movimientos de alta calidad que logran el control de usuario deseado. Toda la red está capacitado en una manera de extremo a extremo en un gran conjunto de datos compuesta de locomoción como caminar, corriendo, salto, y los movimientos de escalada encajan en entornos virtuales. Por lo tanto, nuestro sistema puede producir automáticamente movimientos donde el personaje se adapta a diferentes entornos geométricas tales como caminar y correr sobre terreno accidentado, escalada sobre grandes rocas, saltar por encima de obstáculos, y en cuclillas bajo techos bajos. Nuestra arquitectura de red produce resultados de mayor calidad que los modelos autorregresivos de series temporales como LSTMs ya que se trata explícitamente la variable latente de movimiento en relación con la fase de. Una vez capacitados, nuestro sistema es también muy rápido y compacto, que requiere sólo milisegundos de tiempo de ejecución y unos pocos megabytes de memoria, incluso cuando entrenados en gigabytes de datos de movimiento. Nuestro trabajo es el más apropiado para el control de personajes en escenas interactivas como juegos de ordenador y sistemas de realidad virtual.