Більше результатів...

Загальні селектори
Тільки точні збіги
Шукати в заголовку
Пошук у змісті
Селектори типів публікацій
Шукати в дописах
Шукати на сторінках
Фільтр за категоріями
NoAds
завантаження
Відео
грецький
нове відео
підзаголовок
Share Video
 
Share Video
00:0000:0000:00
00:00

Фаза-Задіяно нейронні мережі для управління персонажем

Ми представляємо механізм управління символів в режимі реального часу, використовуючи нову архітектуру нейронної мережі називається фазовим функціонував Neural Network. У цій структурі мережі, вагові коефіцієнти обчислюються за допомогою циклічної функції, яка використовує фазу в якості входу. Поряд з фазою, наша система приймає в якості контролю введення користувача, попередній стан персонажа, геометрія сцени, і автоматично виробляє високі руху якості, які забезпечують досягнення бажаного для користувача елементу управління. Вся мережа навчаються в моді кінця до кінця на великому наборі даних, що складаються з локомоции, такі як ходьба, біжить, стрибки, і руху скельних встановлені в віртуальне середовище. Таким чином, наша система може автоматично здійснювати рух, де персонаж пристосовується до різних геометричних середах, таким як ходьбі і біг по пересіченій місцевості, перелазячи через великі камені, стрибки через перешкоду, і зігнувшись під низькими стелями. Наша мережева архітектура дає більш високі результати якості, ніж моделі часових рядів авторегресії, такому як LSTMs, оскільки вона стосується явно з прихованими змінним рухом, що відносяться до фази. після навчання, наша система також дуже швидка і компактна, вимагаючи тільки мілісекунди часу виконання і кілька мегабайт пам'яті, навіть якщо навчання по гігабайти даних руху. Наша робота є найбільш придатною для управління символами в інтерактивних сценах, такі як комп'ютерні ігри і система віртуальної реальності.

залишити коментар

Ваша електронна адреса не буде опублікований.