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Facebook AI Research宣布推出Vid2Play，这是一项AI研究，允许玩家使用像电子游戏这样的操纵杆来操纵现实生活中的图像。
根据介绍，研究人员使用了两个神经网络：Pose2Pose和Pose2Frame。前者针对特定类型的工作（如舞蹈，网球和击剑）进行训练，并生成姿势数据，可以在将角色在背景中移动后进行操作。通过暂停到帧来处理该下一个姿态数据。它在背景中插入角色主体，阴影和反射元素，并输出图像，例如使用键盘或操纵杆操纵实际玩家。
神经网络训练通常涉及大量数据。然而，这里使用的材料是在户外玩的网球运动员，击剑室内游戏和三个步行图像，每个步行时间缩短五到八分钟。通过这些样本，可以实现类似具有实时捕获的角色游戏，这需要花费很长时间使用昂贵的动作捕捉设备或设施。
该团队的目的是支持游戏开发。打开一种用逼真的图形创建视频游戏的方法。此外，提取可在Youtube等视频中操作的字符对虚拟现实或增强现实非常有用。它还可以帮助开发Facebook的Oculus电梯游戏。
现在角色的运动是平滑的，但有点远离现实和脚背在地板上滑动的运动等。此外，肢体运动范围是有限的。欲了解更多信息，请点击这里 。
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