Prezentăm un mecanism de control caracter în timp real, folosind un roman de arhitectura de rețea neuronale numit un studiu de faza-funcționaseră rețele neuronale. În această structură de rețea, ponderile sunt calculate printr-o funcție ciclică care utilizează faza ca intrare. Împreună cu faza, sistemul nostru ia ca de control pentru utilizator de intrare, starea anterioară a caracterului, geometria scenei, și produce în mod automat propuneri de înaltă calitate, care realizează controlul utilizatorului dorit. Întreaga rețea este antrenat într-o manieră end-to-end pe un set de date de mare compus din locomoție, cum ar fi mersul pe jos, alergare, jumping, și mișcările de alpinism montate în medii virtuale. Sistemul nostru poate produce în mod automat, prin urmare, propuneri în cazul în care caracterul se adaptează la diferite medii geometrice, cum ar fi mersul pe jos și să fie difuzate pe teren accidentat, alpinism peste pietre mari, sărituri peste obstacole, și chircit sub tavane joase. Arhitectura noastră de rețea produce rezultate de calitate mai mare decât modelele autoregresive serii de timp, cum ar fi LSTMs deoarece se ocupă în mod explicit cu variabila latentă de mișcare referitoare la faza. Odată instruiți, sistemul nostru este de asemenea extrem de rapid și compact, care necesită doar milisecunde de timp de execuție și câteva MB de memorie, chiar și atunci când formați pe gigabiți de date de mișcare. Munca noastră este cea mai potrivită pentru controlul de caractere în scene interactive, cum ar fi jocurile pe calculator și sisteme de realitate virtuală.