UCバークレーら、仮想キャラクタのアクロバットな動きをよりリアルに再現する強化学習を用いた手法「DeepMimic」発表 2018-04-12 カリフォルニア大学バークレー校とブリティッシュコロンビア大学の研究者らは、コンピューターアニメーションキャラクタのアクロバットな動きも、よりリアルなものにする強化学習を用いた手法「DeepMimic」を発表しました。 論文：DeepMimic: Example-Guided Deep Reinforcement Learning of Physics-Based Character Skills 著者：Xue Bin Peng,Pieter Abbeel,Sergey Levine,Michiel van de Panne 提案手法は、強化学習フレームワークを用いて、ブレイクダンスや武道のようなアクロバットな動きもコンピュータアニメーションで自然な
