3D游戏中人物动作技术研究与实现的中期报告中期报告：本文的研究目的是在3D游戏中实现人物的动作技术。本研究的初步工作是进行了相关文献的研究，了解了目前的动作技术研究现状，并分析了目前动作技术的研究缺点和不足之处。本次研究中，我们选用了Unity引擎进行游戏的开发。我们的主要研究内容是基于深度学习的动作捕捉技术，并运用了深度神经网络来实现对动作的分析和模拟。我们的主要工作包括以下几个方面：1.设计并实现了基于深度学习的动作捕捉算法，该算法可以自我学习，并且能够自适应不同的游戏场景和动作需求。2.基于深度学习技术，我们开发了一个神经网络模型，用于对动作进行分析并生成动作序列。3.我们运用Unity引擎，以及我们自己开发的动作捕捉技术，实现了一款3D游戏，并设计了多种有趣的人物动作。4.我们还通过实验验证了我们的算法和技术的可行性，并进行了初步的性能和效果评估。综上所述，本次研究的初步工作已经完成，并取得了初步的成果。未来我们将继续深入研究，以提高算法的稳定性和效率，并优化动作技术的实现，实现更加出色的3D游戏体验。