最高5000倍加速模擬物理世界，育碧在修復bug上又進一步
解決“買游戲送bug”窘境
曉查 發(fā)自 凹非寺
量子位 出品 | 公眾號 QbitAI
“買bug送游戲”對育碧游戲的玩家來說簡直是常態(tài)。即使是育碧的當家游戲《刺客信條》、《孤島驚魂》系列也是bug也是多到令人發(fā)指。
比如《刺客信條：大革命》中，主角的臉部建模突然失控，變成一張“滑稽臉”。
又或者是人物總會卡死在奇怪的地方。
最近，育碧蒙特利爾工作室，也就是開發(fā)出上面幾款游戲的知名工作室，他們的研究員最近提出了一種游戲世界中的物理模擬方法，能夠包括模擬布料的飄動和和其他彈性物體的變形。
這種方法結合機器學習，能比之前的標準物理模擬方法快300到5000倍，每秒甚至能模擬3000多幀畫面！
文章的第一作者Daniel Holden在Twitter上公布了這項研究后，不少育碧玩家表示非常期待。
效果
研究人員在不同場景中模擬了不同物體在外力作用下的變形。
球在撞擊一只兔子：
人物在跳動的時候，斗篷和裙子如何隨風飄動：
然而在實際的游戲場景中，發(fā)生變化的物體可能不止一個，所以育碧還進行了壓力測試。讓幾百只兔子在同一幅畫面中被擠壓撞擊，還有16個人一起在畫面中跳舞，觀察斗篷的變化。
每個測試都能在120FPS和240FPS的幀速率獨立模擬運行。
原理
這種方法的核心思想是將神經(jīng)網(wǎng)絡與子空間模擬相結合，產(chǎn)生一個可以完全在模擬子空間中運行的模擬步驟，并且能同時與外部對象進行交互。
作者使用Maya軟件的nCloth離線獲取訓練數(shù)據(jù)X和Y，執(zhí)行PCA獲得壓縮的表征Z和W。然后將Z和W輸入神經(jīng)網(wǎng)絡φ進行訓練，預測z*的壓縮狀態(tài)、給定對象z的先前狀態(tài)zt-1，以及外部對象的壓縮狀態(tài)w*，從模型輸出直接計算模擬對象位置x*和法線?*，用于渲染。
算法中還包括多種優(yōu)化，比如高效的GPU解壓縮算法和頂點法線逼近方法。
這種方法一個重要的優(yōu)勢是它的性能，運行速度更快，內(nèi)存占用更少。下表列出了，它與其他方法的對比。結果證明，該方法相比標準模擬方法中實現(xiàn)了~300×到~5000倍的加速。即使與其他最先進的方法（如HRPD）相比，它也具有良好的性能。
以上所有性能測試均是在Intel Xeon E5-1650 3.5 GHz CPU和GeForce GTX 1080 Titan GPU上進行。
當然，育碧最后還是逃不過bug的命運。這套方法也并非沒有局限性，如果某些參數(shù)過大，仍然會產(chǎn)生錯誤的模擬結果。
前面演示的小球碰撞布料的模擬，如果小球的速度足夠快，就能直接穿過去，好像布料完全不存在一樣。
論文地址：
http://theorangeduck.com/media/uploads/other_stuff/deep-cloth-paper.pdf
— 完 —
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