Ученые создали модель WANDR, которая может научить виртуальных персонажей естественным движениям. WANDR объединяет данные из разных источников для создания более реалистичных движений у 3D-аватаров. Цель разработки — научить виртуальных персонажей вести себя как настоящие.
Для обучения использовались два подхода: обучение с подкреплением и обучение на базе данных с примерами движений человека. В первом случае модель учится методом проб и ошибок, во втором — на основе готовых наборов данных. WANDR использует первый подход для обучения базовым навыкам передвижения, а второй — для обучения достижению целей, например, взятию предметов.
В отличие от других моделей, WANDR не требует обучения с подкреплением, а учится на основе данных о движениях человека. Модель прогнозирует действия персонажа, исходя из его цели и положения в виртуальном мире.
Разработка позволит создавать более реалистичных персонажей для игр, VR-приложений и фильмов.
В будущем модель сможет обучаться на нефильтрованных видео и самостоятельно исследовать виртуальный мир.