В прошлой статье я сделал обзор на существующие на данный момент методы реализации анимации персонажей с применением машинного обучения. Однако существует ряд нераскрытых приемов, без которых финальный результат будет неудовлетворительным. В этой статье я поделюсь опытом реализации Learned Motion Matching.
Еще совсем недавно в анимации персонажей за стандарт были приняты такие системы, как, например, анимация на основе ключевых кадров (keyframe) или процедурная анимация, подразумевающая под собой целое семейство совершенно различных подходов — на основе обратной кинематики, ragdoll, или более комплексных разработок (GTA IV — Euphoria). Однако, несмотря на широкое применение, они не лишены существенных недостатков — нереалистичность, дороговизна, ограниченная выразительность, потребность в ручном труде, сложность с выдерживанием единого художественного стиля. Затем пришел motion matching, обеспечивающий совершенно иной уровень качества анимации, но и позволить себе такие системы могут только разработчики проектов ААА уровня. К тому же такая система чрезвычайно требовательна к оперативной памяти ввиду необходимости хранить в ней всю библиотеку анимаций.
Некоторые из перечисленных недостатков естественным образом решаются посредством применения машинного обучения благодаря низкому потреблению памяти, масштабируемости в контексте данных и способности к обобщению. Сегодня можно наблюдать новый сдвиг: все больше задач, связанных с движением, мимикой и поведением персонажей, передаётся моделям машинного обучения. Причина проста — игры, VR/AR‑системы, виртуальные актёры, интерактивные симуляции — требуют не просто красивой анимации, а реалистичного поведения в реальном времени, адаптирующегося к окружению и действиям пользователя, чего традиционные системы не могут обеспечить.
Нейросети способны учиться на больших наборах данных захвата движения, предсказывать движение для следующих кадров, синтезировать переходы между позами, управлять походкой, балансом, реакциями на препятствия и даже мимикой, синхронизированной с голосом. В результате мы получаем анимацию, которая выглядит естественно, но при этом генерируется на лету — без заранее подготовленных клипов. Тем не менее вместе с новыми возможностями приходят и новые вызовы: производительность, стабильность, контроль над результатом, требования к качеству данных и интеграция в существующие пайплайны.