A animação de personagens humanos ficou bem melhor com o passar dos anos, mas ainda é um dos problemas mais reconhecíveis
ao curtirmos um videogame. As animações são normalmente um conjunto
predeterminado de movimentos e, embora pareçam reais o bastante no
ambiente certo, podem quebrar completamente a experiência de imersão
quando saem dos seus limites.
O vale da estranheza é especialmente difícil de escapar.
Agora, um time de pesquisadores da Universidade de Edimburgo desenvolveu uma nova forma de animar personagens usando computação de rede neural,
que ajudaria desenvolvedores a fazer animações mais fluidas e realistas
enquanto diminui a necessidade de recursos do sistema e o tempo
envolvido na tarefa. O vídeo demonstrando a nova tecnologia é real:
As mentes por trás do vídeo, e um artigo que o acompanha publicado na ACM Transactions,
são Daniel Holden, Taku Komura e Jun Saito. Quando vi o vídeo,
imediatamente entrei em contato com Holden para mais informações. O que
exatamente torna esse diferente de outros métodos de animação e o que
está acontecendo na rede neural para fazer a magia acontecer?
Redes neurais são uma forma de treinar um computador com milhões de
diferentes pontos de dados pesados. Usando algoritmos, uma rede neural
pode criar resultados completamente novos sozinha, baseando-se nos dados
que tem de referência. A nova tecnologia é comumente usada em
reconhecimento facial, processamento de imagem e aplicações de previsão na bolsa de valores.
“O funcionamento da rede neural é bem abstrato e difícil de
entender”, Holden admitiu via email. Mas, basicamente, o que ele e seus
colegas fizeram foi usar um sistema chamado rede neural de funcionamento
em fases, no qual as variáveis controlando os personagens em movimento e
a interação dentro do ambiente podem mudar no meio do caminho. Seu
objetivo era desenvolver um movimento cíclico parecido com o humano, que
reagisse apropriadamente de acordo com o controle do usuário. Conforme
os jogadores apertam seus controles ou movem o mouse, a rede neural
aprende e evolui com o tempo para criar uma animação sem pontes.
“Mudamos os pesos da rede neural de acordo com que ponto no tempo o
ciclo de locomoção do personagem está”, explicou Holden, esses pesos
sendo os dados que influenciam como serão as animações. “Por exemplo,
quando o personagem coloca seu pé esquerdo para baixo, os pesos da rede
neural são diferentes dos utilizados no pé direito.”
O resultado? Uma redução drástica do tanto de tempo e esforço que os
animadores precisam para conseguir um andar perfeito. O vídeo acima usa
apenas 1,5GB, ou duas horas, de dados de captura de movimento, e a
animação não precisa de tanto processamento para ser renderizada. Holden
acha que isso vai “tirar parte do fardo dos programadores de animação
mantendo sistemas de animação extremamente complexos”.
Demorou 30 horas para o treinamento de rede neural e quatro milhões
de pontos de dados para criar a animação no vídeo, e, para mim, ela
parece bem boa. O personagem consegue navegar obstáculos elevados,
apropriadamente indo mais rápido ou devagar de acordo com o controle, e
reage de acordo com paredes e pontes. Obviamente, jogos de visão em
terceira pessoa podem se beneficiar dessa nova abordagem, mas
experiências em realidade virtual também são mídias em que, para o
máximo de imersão, vamos precisar de movimentos ultrarrealistas.
Redes neurais já foram usadas em jogos antes, ao desenvolver a inteligência artificial dos oponentes,
mas esse é um ótimo exemplo de como a tecnologia pode tornar a vida dos
desenvolvedores mais fácil. Holden acabou de começar um novo trabalho
em pesquisa e desenvolvimento na Ubisoft e, por mais que ele seja
incapaz de dizer se a tecnologia está sendo usada lá, está ansioso em
ver sua implementação no futuro.
“Espero que essa técnica mude, sim, os jogos, espero que esses tipos
de tecnologias permitam aos desenvolvedores de jogos serem mais ousados
no tipo de ambiente que criam”, disse Holden.
Fonte: Gizmodo