Como animador, uno de los principales desafíos que se presentan al momento de diseñar un personaje animado en 3D es, el de mantener naturalidad y fluidez en sus movimientos dentro de un escenario o entorno digital.
Para ello, es necesario registrar todo tipo de movimientos mediante métodos complejos, siendo que, en algunos casos, estos movimientos no presentan concordancia con algunas posturas, así como con el tiempo de duración y las transiciones.
Sin embargo, informáticos de la Universidad de Edimburgo, en conjunto con el equipo de investigación de Adobe Research, formado por científicos e ingenieros, unieron esfuerzos para la creación de una nueva técnica en este campo.
Dicha técnica ha sido desarrollada en base a datos asistidos por redes neurales profundas, las cuales, sirven como guía para controlar las acciones de un personaje animado, como sentarse, correr, esquivar, recoger objetos, entre otros, descifrando en el proceso, una variedad de movimientos involucrados en la realización de estas tareas
Al momento de animar las interacciones de una escena con objetos y el medio ambiente, factores como la planificación y la adaptación son tomados en cuenta. En una situación donde por ejemplo el personaje deba recoger objetos, este traza primero un plan de todos los potenciales movimientos y transiciones involucrados en la realización de esta acción, para luego adaptar naturalmente sus movimientos a la forma y tamaño de los objetos que deba recoger.
Sin embargo, la Máquina de Estado Neural desarrollada por el equipo actúa diferente, aprendiendo directamente el movimiento y las transiciones de estado, a través de la geometría de la escena, así como de la acción objetivo.
Los investigadores tendrán la oportunidad de mostrar el funcionamiento de esta técnica frente a los asistentes de la Neural State Machine For Carácter Scene Interactions, convención que será llevada a cabo en Australia del 17 al 20 de noviembre. En ella se reúnen los técnicos y creativos más prestigiosos en el mundo de los gráficos y animaciones generados por ordenador para mostrar los últimos avances alcanzados en este campo.
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