Технологии машинного обучения влияют на управление анимацией персонажей несколькими способами:

• Автоматизация рутинных задач. 1 Машинное обучение берёт на себя выполнение монотонных задач, позволяя аниматорам сосредоточиться на художественной составляющей проектов. 1 Например, ИИ-системы анализируют ключевые кадры и автоматически генерируют плавные переходы между ними, сокращая время производства. 1 Также нейронные сети могут анализировать аудиодорожку и генерировать соответствующие движения губ персонажа. 1
• Улучшение качества анимации. 1 Современные ИИ-системы способны анализировать движения персонажей на предмет физической достоверности, предлагая корректировки, которые делают анимацию более естественной и убедительной. 1
• Расширение творческих возможностей. 15 Машинное обучение предоставляет аниматорам новые инструменты и ресурсы. 5 Анализируя большие объёмы данных, модели машинного обучения могут предлагать новые техники анимации, стили или дизайн персонажей. 5
• Оптимизация процесса предварительной визуализации. 1 ИИ-системы способны быстро генерировать черновые версии сцен, позволяя режиссёрам и аниматорам экспериментировать с различными вариантами построения кадра и движения камеры без значительных временных затрат. 1

Однако у использования машинного обучения в анимации есть и недостатки: некоторые опасаются потенциальной потери творческого контроля и чрезмерной зависимости от технологий. 5