Facebook用竞技体育训练深度学习框架,为AR/VR探索复杂密集性交互
Facebook AI Research在论文《Control Strategies for Physically Simulated Characters Performing Two-player Competitive Sports》中探讨了用于训练二人竞技体育的控制系统的技术。他们开发了一个基于编码器-解码器结构的策略模型,通过深度强化学习学习基本技能和比赛级别策略。研究人员通过拳击和击剑两个示例项目展示了框架学习到的控制策略。该框架以运动数据为输入,生成两个物理模拟运动员的控制策略,使玩家能够以正确的动作和时机完成一系列基本技能,赢得比赛。他们还提到了使用更多和多样化的输入运动来改善框架性能的可能性,并探讨了如何在各种应用程序中实现与以物理合理方式控制的智能角色的交互。这项研究具有应用于游戏和虚拟现实等领域的潜力。