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이 논문은 실시간 고도로 제어 가능한 캐릭터를 구축하는 접근 방식을 설명합니다. 운동 캡처 세션 동안 즉석에서 운동학적 캐릭터 컨트롤러가 구축되고, 새로운 모션 클립이 획득될 때마다 업데이트됩니다. 능동 학습을 사용하여 사용자가 다음에 수행해야 할 모션 시퀀스를 식별하여 컨트롤러의 품질과 반응성을 향상시킵니다. 모션 클립이 적응적으로 선택되므로 어떤 것을 캡처해야 할지를 수동으로 결정하는 어려움을 피할 수 있으며, 필요한 모션 샘플 수를 상당히 줄이면서 복잡한 컨트롤러를 제로에서 구축할 수 있습니다.
Cooper et al. (Sun,)은 이 질문을 연구했습니다.