這隻可愛的嬰兒暴龍學會運球了!
目錄
- 簡介 📚
- 進階虛擬角色的產生 💪
- 使用機器學習控制虛擬角色 🤖
- 知識組合原理介紹 🧠
- 小孩使用樂高積木的類比 💡
- 如何利用知識組合技術 🏋️♂️
- 應用於不同種類動作的轉移能力 ⚽
- 樂高積木的優勢與應用 📦
- 各式物體的堆疊與運動表現 📦⬆️
- 隨時隨地部屬你的作品,選擇 Linode ⚙️
進階虛擬角色的產生 💪
這篇論文帶領我們進入了虛擬角色創建的另一個階段。以前的研究主要著重於利用機器學習技術讓角色能夠走路,甚至是舉重等高級能力。這篇論文則提出了一種「乘法組合策略」的方法,用於控制這些角色的動作。所謂乘法組合,就是將複雜的動作拆解成多個基本動作的總和。
你可以想像,這就像小孩使用小小的、簡單的樂高積木組裝出一艘巨大、令人驚嘆的太空船。這聽起來很棒,但對我們有什麼用呢?
好處:這種組合策略的優勢在於,它們足夠簡單,可以被轉換和重複使用於其他種類的運動中。你可以看到這段影片展示了如何教導一個二足動物或甚至是暴龍(恐龍)搬運箱子、堆疊箱子、運球甚至進球。有趣的是,根據論文的資訊,這隻暴龍只有55公斤或121磅。就像是一隻可愛的小嬰兒暴龍。由於能夠轉移組合動作的特性,當我們組合一個新的角色或教導一個已經存在的角色習得新的動作時,我們不需要從零開始訓練,因為它們已經可以使用這些樂高積木。我喜歡看到計算機圖形和機器學習領域中這些新的論文相互交織。
缺點:然而,這項技術也存在一些限制。雖然樂高積木可以重複使用和組合,但在一些特定情況下可能會受到限制,如相容性、積木數量等等。此外,應用於複雜運動的組合訓練可能需要長時間的實驗和調整,並且需要大量的計算資源來實現最佳效果。
總之,這項技術為虛擬角色的創建帶來了重大的進展,並且具有廣泛的應用前景。讓我們期待這些研究的發展,並看著機器學習和計算機圖形領域繼續交織出更多驚人的成果吧!
FAQ常見問題解答
問題 1: 這項技術是否可以應用於其他類型的角色,如四足動物或飛行生物?
答案: 是的,這項技術可以應用於各種不同類型的角色,包括四足動物、飛行生物等等。關鍵在於訓練和組合適當的動作組合以實現所需的動作。
問題 2: 這些乘法組合策略是否只能應用於虛擬角色?
答案: 目前這些乘法組合策略被主要應用於虛擬角色的創建,但可以擴展到其他領域,如機器人控制、運動學研究等。
問題 3: 這項技術是否需要大量的計算資源?
答案: 是的,實現最佳效果需要大量計算資源。尤其是在訓練和調整複雜運動的組合時,需要更多的計算資源和時間。
問題 4: 是否有相關的學術資源可供參考?
答案: 是的,以下是一些相關的學術資源可以供參考:
問題 5: 是否有可以使用的雲端計算平台?
答案: 是的,Linode是一個可以使用的雲端計算平台,它提供了專為人工智慧、科學計算和計算機圖形項目量身定制的GPU實例,可以方便地運行你的實驗和作品。你可以在他們的官網上獲取更多資訊和優惠。
問題 6: 如何獲得更多與機器學習和計算機圖形相關的視頻和資訊?
答案: 如果你對機器學習和計算機圖形領域感興趣,你可以訂閱 Two Minute Papers 的Youtube頻道。它定期發布有關這些主題的精彩視頻和相關資訊。
重點提示
- 使用乘法組合策略控制虛擬角色的動作
- 將複雜的動作分解為基本動作的組合
- 優勢:乘法組合策略可以轉移和重複使用於不同類型的動作
- 缺點:特定情況下的相容性限制和需求大量計算資源
- 應用:教導角色搬運、堆疊物體,進行球類運動等
資源
- 論文:Multiplicative Composition Policies for Virtual Characters
- 技術大學維也納的研究科學家
- Linode官網