Разработка значительно облегчит создание качественной анимации. Ее авторы уже планируют научить программу создавать сцены взаимодействия нескольких героев.

Исследователи из Эдинбургского университета и их коллеги из Adobe Research разработали новую методику управления анимационными персонажами с помощью глубоких нейронных сетей. Она позволяет реалистично воспроизводить движения и взаимодействие с различными предметами.

Как отмечает Eurek Alert, это значительный шаг вперед по сравнению с похожими методами, которые поддерживают лишь анимацию простых действий вроде перемещения из одной точки в другую.

По словам авторов разработки, чтобы реалистично воспроизвести взаимодействие персонажа с объектами и окружающей средой, необходимо учесть два основных аспекта — цель и адаптацию к окружению. Например, в сцене ходьбы персонаж должен выполнить ряд определенных движений и учесть наличие препятствий.

Добиться этого традиционными методами непросто. Однако новый алгоритм, получивший название Neural State Machine и обученный на данных о захвате движений, значительно упрощает задачу. Он создает следующее движение персонажа на основе предыдущего, а также заданной цели и геометрии сцены. Управлять процессом можно с помощью простых команд.

По сути, новая техника имитирует интуитивные движения человека. В будущем команда планирует дополнить алгоритм, включив в него возможность моделировать взаимодействие между двумя персонажами и даже большими группами.

Нынешняя версия программы будет представлена на выставке ACM SIGGRAPH Asia, которая пройдет в австралийском Брисбене с 17 по 20 ноября.