惊讶！这个技术有点太猛！大神制作即时动作演算系统，人物动作更加自然流畅

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今天带给大家的这个技术，比昨天的那个粘贴（恩，是粘贴，今天我改过来）物体插件猛的不是一星半点。

（注：以下有很多GIF动图，建议Wifi环境观看）

伙伴们一定都或多或少感受到目前各种游戏的视觉效果正在变的越来越好。可是你会发现游戏中的人物角色动作好像进步的不是那么明显，很多在跳跃障碍，躲避物体时依旧很生硬，动作的衔接上比较机械。不过最近国外一位大神在今年的 SIGGRAPH上展示了一个牛逼的技术，解决了这个难题。

这位超级大神名叫Danie Holden。他展示了一种可以即时控制角色动作演算系统，“相位神经网络”（Phase-Functioned Neural Network）。

其实这个名词太TM专业了，我也不懂到底啥意思。大神专业的描述是这个样子的。在这个网络架构中，通过使用相位输入的一个循环函数计算权重。然后按照相位，系统会输入用户的控制、角色之前动作以及场景地形物体，然后自动产生用户想要的高质量动作。

整个网络是以一种大型数据集的端对端方式进行训练而成，这些数据集由运动，如步行，跑步，跳跃和适应虚拟环境的攀爬运动组成。

因此，这个系统可以自动产生运动，角色可以自动的适应不同的地理环境，例如在崎岖的地形上行走和跑步，爬上大岩石，跳过障碍物，更可以蹲下穿过障碍。

通过这个技术产生的运动结果要比时间序列自回归模型产生的运动质量更高，因为在这个过程中系统内明确的处理了与相位运动的潜在变量。

那么如此庞大的数据量运算起来是不是很慢呢？大神还说了，这套系统可以在占用极少内存的情况下，短时间内快速运算，在很多极端情况下都可以产生高质量的动作。哪怕千兆字节的运动数据，都可以在几毫秒的时间内完成，且内存只用几兆。惊讶表情，真是屌炸天的技术啊！

上面这幅图中，

可以看到角色自动识别无法逾越的障碍，

而选择走台阶

如果上面这一大堆理论不懂的话，那么用最直白的语言说，就是这套系统可以通过大量地学习人类的动作，然后当你操控游戏中的角色时遇到的不同3D场景环境，他会自动的做出相应正确反应。到底是走，还是跑，还是跳跃，还是躲避角色都会自己识别，且动作非常的自然。恩，我觉得这样更易懂一些。

在这些动图中，我们可以看到角色不论在什么样的地形环境下动作都非常的自然，遇到障碍自动躲避，给我印象最深的是，稍微陡的一些的坡度，角色还会弯腰用手扶一下，简直屌炸天啊。

这对于游戏开发者们来说是一个非常非常赞的技术支持，它可以为游戏制作节省很多时间。除了能应用于游戏，还可以用于虚拟现实系统交互场景中的人物角色。

墨迹半天，还是一起看看视频吧

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