Facebook的人工智能研究人員已經開發出一種方法，可以通過簡單地分析真人做特定動作的視頻，輕松地將真人變成可玩的游戲角色。我的夢想是在NBA Jam中最終成為一個不可鎖定的角色，這離我的夢想又近了一步。

利用真人的鏡頭來幫助創造電子游戲，這遠非一個新想法。

上世紀90年代，第一個全息視頻游戲《世嘉時空旅行者》（Sega’s Time Traveller）根據玩家的選擇播放預先錄制的視頻片段，拼湊出一種游戲體驗。《真人快打》最早的版本也是通過在一個聲音舞臺上拍攝穿著戲服的角色創造出來的，但是為了保證游戲的順利進行，這些鏡頭被轉換成動畫角色。

如今，大多數電子游戲中的角色都是完全三維的模型，盡管玩家可以花費數小時定制外觀來反映自己，甚至繪制自己的臉，但角色的動作仍然是基于基礎動畫。

他最近在Facebook的人工智能研究部門發表的研究報告可以改變這一切。

兩個不同的神經網絡在長度為5到8分鐘的鏡頭上進行訓練，對于執行特定動作的人，比如打網球。

第一個網絡Pose2Pose分析鏡頭并提取正在進行動作的人。第二個網絡Pose2Frame然后傳輸該人的所有元素，包括他們正在創建的陰影和反射，然后將其覆蓋到新的背景設置上，該設置可以是渲染的視頻游戲區域。

其結果并不像現代游戲機所能生成的詳細3D游戲角色那樣流暢流暢，但它們是完全可控的。

隨著這項研究的發展，結果無疑會得到改善，但是混合方法可能會更好。人工智能可以在視頻中提取某個人的特征，包括他們移動方式的細微差別，并自動將其應用到一個定制的3D角色上，省去了玩家自己進行數百次微調的辛苦工作。

不過，隨著世界向更多的虛擬現實體驗邁進（記住，Facebook擁有Oculus），它將使我們更容易創造出可信的虛擬人物。你的朋友可以用智能手機拍下你跳舞的視頻，幾秒鐘后，你在虛擬世界里也會顯得很尷尬。

https：//www.gizmodo.com.au/2019/04/ai-might-soon-make-it-easy-to-put-yourself-in-your-favourite-video-game/#

來源：gizmodo