우리는 위상 작용 신경 네트워크라는 새로운 신경 네트워크 아키텍처를 사용하여 실시간 문자 제어 메커니즘을 제시. 이 네트워크 구조, 가중치는 입력으로서 위상을 사용하는 고리 형 함수를 이용하여 계산되고. 위상과 함께, 우리의 시스템은 사용자 입력 제어로 얻어, 문자의 이전 상태, 장면의 형상, 자동 원하는 사용자 제어를 달성 고품질의 움직임을 생성. 전체 네트워크는 걷기 운동으로 이루어진 대규모 데이터 집합에서 엔드 투 엔드 방식으로 훈련, 달리는, 점프, 등산 운동은 가상 환경에 적합. 캐릭터는 거친 지형 산책 및 실행 등 다양한 기하학적 환경에 적응 경우 우리의 시스템은 따라서 자동으로 동작을 생성 할 수 있습니다, 큰 바위를 기어 오르는, 장애물을 점프, 낮은 천장 아래에 웅크 리고. 이 위상에 관한 운동의 잠재 변수를 명시 적으로 다루는으로 우리의 네트워크 아키텍처는 LSTMs 같은 시계열 회귀 모델보다 더 높은 품질의 결과를 생성한다. 일단 훈련, 우리의 시스템은 매우 빠르고 컴팩트, 실행 시간의 밀리 초와 메모리의 몇 메가 바이트를 필요로, 모션 기가 바이트의 데이터에 대한 교육에도. 우리의 연구는 컴퓨터 게임과 가상 현실 시스템과 상호 작용하는 장면에서 캐릭터를 제어하기에 가장 적합한.