AI或许很快就能讓你轻松地“融入”到你最喜欢的電子遊戲中

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Facebook的人工智能钻研职员已開辟出一种法子，可以经由過程简略地阐發真人做特定動作的视频，轻松地将真人酿成可玩的遊戲脚色。我的空想是在NBA Jam中终极成為一個不成锁定的脚色，這离我的空想又近了一步。

操纵真人的镜头来帮忙缔造電子遊戲，這远非一個新设法。

上世纪90年月，第一個全息视频遊戲《世嘉時空观光者》（Sega’s Time Traveller）按照玩家的选择播放预先录制的视频片断，拼集出一种遊戲體验。《真人快打》最先的版本也是经由過程在一個声音舞台上拍摄穿戴戏服的脚色缔造出来的，可是為了包管遊戲的顺遂举行，這些镜头被转换成動画脚色。

現在，大大都電子遊戲中的脚色都是彻底三维的模子，虽然玩家可以耗费数小時定制外观来反應本身，乃至绘制本身的脸，但脚色的動作依然是去脂肪粒，基于根本動画。

他近来在Facebook的人工智能钻研部分颁發的钻研陈述可以扭转這一切。

两個分歧的神经收集在长度為5到8分钟的镜头长進行练习，對付履行特定動作的人，好比打網球。

第一個收集Pose2Pose阐發镜头并提取正在進举措作的人。第二個收集Pose2Frame然後传输该人的所有元素，包含他们正在建立的暗影和反射，然後将其笼盖到新的布景设置上，该设置可所以衬着的视频遊戲區域。

其成果其实不像現代遊戲機所能天生的具體3D遊戲脚色那样流利流利，但它们是彻底可控的。

跟着這項钻研的成长，成果无疑會获得改良，可是夹杂法子可能會更好。人工智能可以在视频中提取某小我的特性，包含他们挪動方法的渺小不同，并主動将其利用到一個定制的3D脚色上，減肥食品,省去了玩家本身举行数百次微调的辛劳事情。

不外，跟着世界向更多的虚拟实际體验迈進（记着，Facebook具有Oculus），它将使咱们更易缔造出可托的虚拟人物。你的朋侪可以用智妙手機拍下你舞蹈的视频，几秒钟後，你在虚拟世界里也會显得很為难。

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