Alle tanzen jetzt
Sind Sie ein schrecklicher Tänzer, der davon träumt, eines Tages in einem mitreißenden Musikvideo mitzuspielen, das Michael Jackson neidisch gemacht hätte? Wenn ja, haben Sie zwei Möglichkeiten: geh das Napoleon Dynamit Route und ernsthaft üben oder den Prozess vereinfachen, indem Sie modernste künstliche Intelligenz nutzen.
Da Sie immer noch YouTube-Videos zum Thema „How to dance“ lesen und nicht abgeschaltet haben, gehen wir davon aus, dass die zweite dieser Optionen diejenige ist, die Sie mehr anspricht. Wenn ja, dann haben Sie es den Forschern der University of California in Berkeley zu verdanken. Verwendung der Art „Deepfake“-Technologie Mit dem es möglich ist, in Videos realistische Gesichtsvertauschungen durchzuführen, haben sie ein Tool entwickelt, mit dem selbst die unbeholfensten und unkoordiniertesten unter uns wie Experten aussehen können.
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„Wir haben eine Methode entwickelt, um Tanzbewegungen von einer Person – einem professionellen Tänzer – auf eine andere Person zu übertragen, [die wir in diesem Beispiel als „Joe“ bezeichnen]“
Shiry Ginosar, ein Ph. D. Student in Computer Vision an der UC Berkeley, erzählte Digital Trends. „Dazu machen wir ein Video, in dem Joe alle möglichen Bewegungen ausführt. Wir verwenden dieses Video, um ein generatives gegnerisches Netzwerk zu trainieren, um ein Modell dafür zu lernen, wie Joe aussieht und sich bewegt. Wenn wir dieses Modell gelernt haben, können wir ein Strichmännchen einer Körperhaltung als Eingabe verwenden und als Ausgabe ein Standbild von Joe erzeugen, der diese Körperhaltung ausführt. Wenn wir ein ganzes Video einer tanzenden Strichmännchen haben, können wir auf die gleiche Weise ein ganzes Video von Joe beim Tanzen erstellen. Anhand eines Videos des professionellen Tänzers extrahieren wir nun die Körperhaltung des Tänzers, kehren zu Joe zurück und erstellen ein Video, in dem er auf die gleiche Weise tanzt.“Abgesehen von dem Spaß, jeden wie einen erfahrenen Tänzer aussehen zu lassen, sagte Ginosar, dass Tanzen eine interessante Herausforderung für diese Art von Deepfake-Technologie darstelle. Das liegt daran, dass sich dabei der gesamte menschliche Körper auf eine flüssige Art und Weise bewegt, was deutlich anders (und schwieriger) ist als die eher statischen Posen- oder Gesichtsübertragungen, die bisher durchgeführt wurden.
Ein Artikel mit dem Titel „Everybody Dance Now“ beschreibt die Arbeit zum Lesen auf dem arXiv-Preprint-Server verfügbar. Zu den weiteren Forschern des Projekts gehörten neben Ginosar auch Caroline Chan, Tinghui Zhou und Alexei Efros.
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