生成自然丰富，反应灵敏的动作的“Motion Matching”是什么？
Ubisoft在2016年内预定发售的【荣誉战魂】，是基于MOBA类集团战斗，并加入了高度紧张的剑斗动作的多人游戏。在绘制非常细致的战场里，主人公以骑士，武士还有维京勇士形象展现着厚重感和帅气的动作。是整体散发着次世代感的作品。
特别引人注目的，是角色动画的自然响应性很高。无论切换到怎样的瞬间，自然的运动也感觉不像是游戏了，尽管如此，还是可以灵敏的反映玩家的操作。
GDC 2016上，在Ubisoft的演讲【Motion Matching and Road To Next-Gen Animation】中对本作实现的高品质动画的独特算法和工作流做了讲解。即便稍微听一下说明，深入到那些游戏动画技术以外领域的，还真的是非常让人震惊的内容。
【For Honor Gameplay - Multiplayer Walkthrough】
把角色动作的自然迁移“有力量的”作出的最新技术
Ubisoft的Simon Clavet
本作动画系统的目标
进行演讲的Simon Clavet，已经在Ubisoft担任了10年的动画程序员。
在【荣耀战魂】中，除了要真实的描绘战士们激烈的剑斗之外，还要有在广阔战场的战略移动，移动消耗的时间也很多。而本作动画系统所提出的目标就是【正确的游戏性】和【有说服力的动画】。
先从结果来看的话，本作实现的移动动作，在各种情况，各种瞬间，都是以往游戏没有的自然运动。方向转换和加速减速动作的关联，也看不出是多个动画组合而成的那样自然。而且对玩家操作可以快速反应，提供了毫无压力的正确的游戏性。
本作的移动动画。姿势变更，方向转化以及气势的变化等都可以完美的对应，完全感觉不到有衔接部分，自然的播放动作。
以前动画系统的问题
要实现自然的运动，就需要用户把动画片段（Animation Clip）之间的衔接可以对应玩家操作灵活的变化，这个具体要怎么实现？
以前的动画移动系统因为会引起组合数量的爆炸，只能粗略的对应。
这样，在有说服力的动作，和动作游戏才有的响应性上，【荣耀战魂】要求实现的等级很高，用以前的方法几乎是不可能的。
用手工来设定动画片段的转移是有限的，走，跑，停止，转向等各个动作的链接部分，只用少数几个模板怎么也无法实现的。而角色现在的情况是，要正确的再现玩家输入的变化，动画转移的入口和出口变的非常的大，用手工来连接是很勉强的。
因此，以前的游戏，采取的是动画的衔接部分通过程序在方向和力上做修正，动态的来近似的方法。用这种方法，会出现脚无法很好的贴合地面，以及滑步移动的绘制情况。这也是以往角色动画看起来像游戏风格的原因。
【荣耀战魂】中对于这个问题，采用了非常大胆的方法来解决（只有次世代机才能实现）。也就是本次演讲公开的“Motion Matching”的方法。
走->停止的运动控制，因为要在忠实的反应玩家操作的同时，实现自然的运动，会有很多的问题。
在每帧中对庞大的动作捕捉数据做检索
非常简单的算法
为了拍摄一种运动，要持续5分钟相似的动作。
每30分之1秒1次，检索下一个动画片段
对于速度和姿势，提取几个代表点进行匹配
Clavet所说的【愚蠢又有力的的动画系统】的方法，原理上简单得惊人。在每帧里，检索全部的动作捕捉数据，发现最适合的一帧动画时，就进行动画的转移。
例如【疲劳状态的走动】动作。游戏中使用的是，把演员动作的微妙变化全部保存在5分钟的运动数据里。同样的动作，手足位置，腰的高低，头的方向等有微妙的不同，是一连串的运动数据。
然后并不把它分割成多个动画Clip，而是一个整体就直接在游戏中使用就是重点了。在这5分钟的动画数据中，按帧的单位检索，向最适合需要的动作范围进行转移就可以了。不再需要人手工的制作转移图了！
候补的动画帧，以下面的条件为基准进行选择。
1.玩家输入预测的移动曲线的适合度
2.对角色现在的姿势（脚，头，手的位置的）的适合度
※为了实现高速化，每帧里都把上面的数据通过预先计算输入到参数里。
例如【边跑边转90度】的动作，在动作捕捉数据中也有模板的。在这些候补中，选择最接近现在姿势的帧。因为这样帧单位进行反复操作，可以达到玩家输入那样的灵敏反映，完全看不到有动画衔接部分。
只要不断的拍摄各种姿势的运动捕捉数据，不需要分割数据就在游戏里使用
为玩家输入为基准进行方向预测，选择接近的移动方向，维持将来的位置和姿势的动画
成为角色动画技术的革命者？
用轨迹预测提升动画匹配的精度
斜面也对应了
这个方法的优点是，可以实现支持灵敏操作的高品质动画，以及减轻手动工作。
这个方法和以前的动画系统完全不同，以前那种从一个动画Clip转移到另外一个动画Clip，和现在这种运动匹配方法在结果上就不用说了。即便制作捕捉数据的人，也无法事先预测帧与帧之间的变化。
而且，它与最近的热门话题-深度学习也有相似之处。这个是通过原始的庞大运动数据，创作出新的连续动作的系统。如果可以【学习】新的运动，这样对应动画的精度也会提升。
但这个方法也有弱点。虽然这个系统也能实现类似【蹲下的状态从朝向右向左做旋转并后退移动】这样的复杂组合，因为不是手工制作动画转移图，要确认可以对应游戏玩法需要的全部运动是很难的。特定的操作组合，感觉还是会有动画模板的盲点产生（捕捉数据的不足）。这种情况因为转移到了不匹配的帧上，运动的表现程度也就下降了。
这样的话，【For Honor】的开发团队每次都要进行游戏内运动的不自然情况的检查，每周都会实施“填坑”的动作捕捉议程。一边减少盲点，一边继续提高游戏的完成度。
当然因为实现这种方法的负荷很高。使用大量运动数据的话，数据容量会变得非常大，为了最佳动画帧的检索需要有很强力的CPU，完全是面向次世代机的技术。但这确实是真正革命性的游戏动画系统。
把动作的流畅和真实性作为生命的游戏【荣耀战魂】，使用这个技术的游戏究竟是怎么样的呢，作为动作游戏玩家真的是非常期待。