VR游戏动画作品的角色动画如何制作?第一弹

视界君-阿琳 2017-09-29 15:56:55

原标题:VR游戏动画作品的角色动画如何制作?

角色动画是游戏、VR/AR或动画电影制作的核心环节,快速制作出高质量、栩栩如生的实时动画效果一直以来都是研究热点,但是优秀的VR游戏动画作品的角色动画如何制作?

角色动画(Character Animation)

角色动画是游戏、VR/AR或动画电影制作的核心环节,快速制作出高质量、栩栩如生的实时动画效果一直以来都是研究热点,角色动画包括:

角色之间或角色与环境的交互动画
动作序列之间的融合过渡
角色的表情动画/口型动画
角色身体的动画(比如肌肉和脂肪组织的抖动)
使用动作捕捉制作动画

DeepLoco: Dynamic Locomotion Skills Using Hierarchical Deep Reinforcement Learning

原文链接:http://www.cs.ubc.ca/~van/papers/2017-TOG-deepLoco/2017-TOG-deepLoco.pdf
演示视频:https://www.youtube.com/watch?time_continue=122&v=G4lT9CLyCNw

【摘要】
利用人工智能的方式控制或者制作可信的角色动画,一直以来是个不小的挑战,本文试图使用hierarchy(层级)控制网络来控制角色的下肢移动,可以适应未知的环境,并做简单的交互,比如踢球、沿着指定轨迹或者用户输入方向,自动调整步态运动。

【问题】
- 三维环境下,角色关节的自由度很高,动作空间和状态空间都很大;
- 使用强化学习方法时reward比较稀疏,且不好设计,与环境的交互很难训练,比如踢球。

【解决方法】
高层的控制网络(HLC),输入周围环境的高度图、角色当前的状态和高级的目标(比如到达某处或者将球踢向目标),运行频率为2Hz,输出为两脚下一步的位置和身体的朝向(Gh);底层的控制网络(LLC),它的输入是Gh,依次从运动捕捉数据中选择合适的片段,输出为角色各个关节的旋转量等,还可以加入动画风格的变量(比如踮着脚走路)。本文采用了标准的actor-critic强化学习方法。

【结果分析】

优势:
1)HLC和LLC是分开的两个网络,底层LLC网络可根据需要进行替换,只需要对HLC适当再训练即可;
2)使用多个动态捕捉数据序列,从而在步态转换中更加自然;
3)HLC可以做出躲避环境中的障碍物的指示,以及防止角色跌倒;
4)使用的是动态捕捉数据,有点模仿学习的味道。

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不足:
1)HLC和LLC是分开训练的,HLC与LLC之间的接口(即高级任务)是人为设计的,并不是深度学习中的端到端学习模式;
2)只能处理静态的环境,如果是动态的障碍物,则没法处理;
3)在LLC中使用了一种特殊的bilinear phase representation表示,而不是神经网络中常见的LSTM网络;
4)目前是沿着指定的路径行走,网络本身还不能根据地形自动选择路径;
5)只有下半身的运动,没有胳膊头部等上半身的运动。

【应用落地】
可以用作游戏中动画片段之间的自然过渡,网络本身并不大,可实时计算。

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