研究人员开发JL2P计算机模型将电影脚本翻译成动画

卡内基梅隆大学的研究人员开发了一种计算机模型，能够将描述物理运动的文本翻译成简单的计算机生成动画。这些新发展可能使得电影和其他动画可以直接从计算机模型读取脚本创建。

科学家们一直在努力使计算机理解自然语言和生成物理姿势。这种新的计算机模型可以成为它们之间的桥梁。

语言技术研究所（LTI）的副教授路易斯-菲利普·莫伦西（Louis-Philippe Morency）和LTI的博士生查伊塔尼娅·阿胡贾（Chaitanya Ahuja）使用了一种称为联合语言-姿势（Joint Language-to-Pose，JL2P）的神经架构。JL2P模型能够共同嵌入句子和物理运动，这使得它能够学习语言如何与行动、手势和运动相连。

“我认为我们处于这一研究的早期阶段，但从建模、人工智能和理论的角度来看，这是一个非常令人兴奋的时刻，”莫伦西说。“目前，我们正在谈论虚拟角色动画。最终，这种语言和手势之间的联系可以应用于机器人；我们可能能够简单地告诉个人助理机器人我们想要它做什么。”

“我们也可能最终朝着相反的方向发展——使用这种语言和动画之间的联系，使计算机能够描述视频中发生的事情，”他补充说。

联合语言-姿势模型将由阿胡贾于9月19日在加拿大魁北克市举行的国际3D视觉会议上展示。

JL2P模型是通过课程学习方法创建的。第一步是让模型学习短的、简单的序列。例如，“一个人向前走。”然后，它继续学习更长、更难的序列，例如“一个人向前一步，然后转身向前一步，又向前一步，”或“一个人在跑步时跳过障碍。”

当模型使用这些序列时，它会查看动词和副词，这些描述了动作和速度/加速度。然后，它会查看名词和形容词，这些描述了位置和方向。根据阿胡贾的说法，模型的最终目标是动画化复杂的序列，包含多个同时或顺序发生的动作。

目前，动画仅限于线条人物，但科学家们将继续开发该模型。莫伦西提到，一个复杂的问题是许多事情同时发生，甚至在简单的序列中发生。

“身体部件之间的同步非常重要，”莫伦西说。“每次你移动你的腿，你也移动你的手臂、躯干和可能你的头。身体动画需要协调这些不同的组件，同时实现复杂的动作。将语言叙述引入这种复杂的动画环境既具有挑战性又令人兴奋。这是更好地理解言语和手势的一种途径。”

如果联合语言-姿势模型能够发展到可以根据语言创建复杂的动画和动作，那么可能性将是巨大的。它不仅可以在电影和动画等领域使用，还将有助于理解言语和手势的发展。

转向人工智能，这个JL2P模型可以应用于机器人。例如，机器人可能能够被控制和告知要做什么，并且它们将能够理解语言并相应地做出反应。

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