가상 캐릭터를 보기에도 자연스럽고 물리 법칙 측면에서도 합리적으로, 즉 Human-Like하게 움직이는 것은 게임 분야는 물론 컴퓨터 그래픽스 전반에 걸쳐 오랜 연구 주제였습니다.
Facebook 원정담님이 제 1저자로 참여하신 프로젝트인 “A Scalable Approach to Control Diverse Behaviors for Physically Simulated Characters”에서는 다양한 모션 집합을 클러스터들로 나누고, 각 클러스터에 최적화된 “expert”들을 학습한 뒤, 이들을 결합하여 다양한 동작들을 소화할 수 있는 하나의 “general controller”를 만들어내는 학습법에 대해서 다루고 있습니다.
기본적으로 강화학습에 기반한 접근 방식인데, 어떤 동작이라도 추가함으로써 쉽게 확장 가능하다는 점에서 활용성이 높다고 생각합니다. 프로젝트 페이지 링크와 github 링크 공유합니다.
A Scalable Approach to Control Diverse Behaviors for Physically Simulated Characters – Facebook Research
Human characters with a broad range of natural looking and physically realistic behaviors will enable the construction of compelling interactive experiences. In this paper, we develop a technique for learning controllers for a large set of heterogeneous behaviors.
facebookresearch/ScaDiver
Project for the paper “A Scalable Approach to Control Diverse Behaviors for Physically Simulated Characters” – facebookresearch/ScaDiver
