Motion Matching consists of acquiring data about movement phenomena in the real world and providing a virtual representation of it automatically. As opposed to individuals hand-crafting state-graphs, Motion Matching allows movements to be selected from a dataset using an algorithm. Motion capture suits are often used to map a jointed node-like structure of human movement for the dataset. Algorithms such as nearest neighbor can then be used to predict and provide the next closest frame data using velocity data across nodes in the previous time step. For example, a human slowing down, remaining stationary on their left foot, then proceeding to move their right foot forward is likely to turn to the left.

Additional information regarding Motion Matching using a nearest neighbor approach can be found in Santiago Moreno Diaz's conference paper "Motion Matching in the Unreal Engine" (2019). Additional information regarding improvements to Motion Matching algorithms can be found in Daniel Holden et. al., "Learned Motion Matching" ACM Trans. Graph. 39, 4, Article 1 (2020).
Motion Matching ประกอบด้วยการรับข้อมูลเกี่ยวกับปรากฏการณ์การเคลื่อนไหวในโลกแห่งความเป็นจริงและนำเสนอข้อมูลเสมือนจริงโดยอัตโนมัติ เมื่อเทียบกับการสร้างกราฟสถานะด้วยมือส่วนบุคคล Motion Matching ช่วยให้สามารถเลือกการเคลื่อนไหวจากชุดข้อมูลโดยใช้อัลกอริทึม ชุดจับการเคลื่อนไหวมักใช้เพื่อแมปโครงสร้างคล้ายโหนดที่เชื่อมต่อกันของการเคลื่อนไหวของมนุษย์สำหรับชุดข้อมูล อัลกอริทึม เช่น เพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสามารถใช้เพื่อคาดการณ์และให้ข้อมูลเฟรมถัดไปที่ใกล้เคียงที่สุดโดยใช้ข้อมูลความเร็วข้ามโหนดในขั้นตอนเวลาก่อนหน้า ตัวอย่างเช่น มนุษย์ชะลอความเร็วโดยนิ่งอยู่กับที่ด้วยเท้าซ้าย จากนั้นก้าวเท้าขวาไปข้างหน้าก็มีแนวโน้มจะหันไปทางซ้าย ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Motion Matching โดยใช้วิธีเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดสามารถพบได้ในรายงานการประชุมของ Santiago Moreno Diaz เรื่อง "Motion Matching in the Unreal Engine" (2019) ข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการปรับปรุงอัลกอริธึม Motion Matching สามารถพบได้ใน Daniel Holden และ อัล "เรียนรู้การจับคู่การเคลื่อนไหว" ACM Trans กราฟ. 39, 4, มาตรา 1 (2020)
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence