Нейромережеві персонажі вивчили складні рухи по відео з YouTube

Канадські та американські науковці представили алгоритм DeepMimic, що дозволяє навчати нейромережевих віртуальних персонажів складним рухам по відео з YouTube. Статтю з описом розробки оприлюднять на конференції SIGGRAPH Asia 2018, яка проходитиме 4-7 грудня в Токіо.

Як це працює

Спочатку система отримує ролик, на якому людина виконує необхідну дію (наприклад, зворотне сальто) і розроблений раніше алгоритм створює для кожного кадру відповідну об’ємну модель тіла людини в такій же позі.

Оскільки алгоритм створює модель для кожного кадру окремо, послідовність цих моделей потім обробляє ще один алгоритм, який стежить за узгодженістю кадрів за часом і усуває виниклі артефакти. Це дозволяє зробити рухи персонажа плавними.

Дослідники вирішили продемонструвати перевагу такого підходу, навчивши алгоритм не на спеціально підготовлених відеозаписах, а на реальних роликах з YouTube.

Науковці показали: алгоритм може проявляти варіативність, зокрема підлаштовуватися під зміну будови віртуального персонажа. Як приклад, вони змінили його будову та зробили його схожим на людиноподібного робота Atlas.

Окрім того, алгоритм здатен адаптуватися під навколишнє середовище і виконувати ті ж самі дії, рухаючись по складному рельєфу з ямами та іншими перешкодами.

Раніше дослідники компанії Open AI перевіряли штучний інтелект на “допитливість”. Фахівці дали комп’ютеру повну свободу дій. Як результат – інтелект увесь день грав в ігри та дивився телевізор.

Якщо ви знайшли помилку, будь ласка, виділіть фрагмент тексту та натисніть Ctrl+Enter.