Сюжеты:

«Рыжая бестия»: LADA 4x4 в кузове пикап покорила сердца россиян «Как описание с AliExpress»: Волочкова насмешила фанатов незнанием русского языка «Может больше, чем заявлено»: Достоинства нового Hyundai Santa Fe озвучил эксперт «Золотая середина»: Владелец Lifan X60 и Chery Tiggo рассказал о плюсах и минусах «китайцев» Психологи рассказали, какой тембр голоса женщин нравится мужчинам «Жуткие прыщи!»: Кендалл Дженнер шокировала фанатов снимком без фотошопа «Дешевле Creta, веселее Juke»: Кроссовер Dongfeng AX4 по цене LADA Vesta Cross оценил блогер Астронавты обнаружили НЛО размером с планету Земля – СМИ Экстрасенс: Пугачёву ждут одинокая старость и болезни Угнать за 60 секунд: Мгновенную кражу Mazda 6 показали на видео «1,3 миллиона за счастье»: «Китайскую жемчужину» Haval F6 высоко оценил эксперт СМИ: Беременная Меган Маркл удивила поклонников своим талантом
| | Нейросетевые персонажи освоили сложные движения после просмотра роликов с YouTube

Нейросетевые персонажи освоили сложные движения после просмотра роликов с YouTube

Чт 11 октября 2018, 19:07:56

Соответствующий алгоритм разработали американские и канадские ученые. Виртуальные герои теперь способны делать покадровую разбивку видео и копировать подмеченные движения.

 

Нейросетевые персонажи благодаря новому фреймворку освоили сложные движения. Результат проявился после демонстрации им роликов с YouTube, в которых люди выполняли аналогичные движения.

Сначала алгоритм детально исследует каждый кадр ролика, размечает кадры человеческого тела и выполняет согласование с данными смежных кадров. Затем информация передается нейросети, проходящей обучение.

Ученые подчеркивают, что есть несколько методов обучения виртуального персонажа или осязаемого робота сложным движениям, но самым эффективным казалось ручное программирование. Однако это требовало колоссальных временных затрат и больших усилий, а годился такой способ лишь для конкретной задачи. Теперь ученые предложили использовать машинное обучение, с помощью которого процесс автоматизируется, а обученные персонажи смогут подстраиваться под новые условия.

В начале этого года ученые представили алгоритм DeepMimic. С его помощью удалось решить основную проблему машинного обучения – трудоемкость подготовки исходных данных для обучения алгоритма.

Сейчас процесс выглядит примерно так: система получает видеофайл, где демонстрируется, к примеру, выполнение человеком обратного сальто, затем ранее созданный алгоритм для каждого кадра создает трехмерную модель человеческого тела в такой же позе, а другой алгоритм контролирует последовательность моделей для каждого кадра и устраняет неточности. Это позволяет создать модель, которая плавно передвигается между кадрами. Она и обучает виртуальных персонажей сложным движениям. Разработчки даже предусмотрели для нейросетевых персонажей «награду» за успехи в обучении.


Дарья Светозарова

Подписаться:

Поделиться:

Новости по теме
В США нейросеть заменит реальных баскетболистов на площадке
В США нейросеть заменит реальных баскетболистов на площадке

 Все дело в том, что американские девелоперы разработали особого виртуального агента, в список возможностей которого входят баскетбольные движения и ряд трюков.

Роботу из США хватило лишь одного примера для обучения
Роботу из США хватило лишь одного примера для обучения

 Американские инженеры создали алгоритм, который позволил повторять простые действия человека.

Детская онлайн-игра оказалась рассадником порнороликов
Детская онлайн-игра оказалась рассадником порнороликов

В Сети набрал оборотов скандал по поводу обнаруженных роликов развратного содержания в детской игре, которая пользуется популярностью. Персонажи видеоигры…

Добавить комментарий:

Имя:
Email:
Ваш комментарий:
Самое интересное