Todos bailan ahora
¿Eres un bailarín terrible que sueña con protagonizar algún día un vídeo musical que habría puesto celoso a Michael Jackson? Si es así, tienes dos opciones: ve al Napoleón dinamita ruta y poner en práctica seriamente, o simplificar el proceso aprovechando alguna inteligencia artificial de vanguardia.
Dado que todavía estás leyendo y no fueras de los videos de "Cómo bailar" de YouTubing, asumiremos que la segunda de estas opciones es la que más te atrae. Si es así, tiene que agradecer a los investigadores de la Universidad de California, Berkeley. Utilizando el tipo de tecnología "deepfake" que permite realizar intercambios de caras realistas en vídeos, han desarrollado una herramienta que puede hacer que incluso los más torpes y descoordinados parezcan expertos.
Vídeos recomendados
"Hemos desarrollado un método para transferir movimientos de baile de un individuo (un bailarín profesional) a otro [a quien nos referiremos como 'Joe' en este ejemplo]". Shiry Ginosa, un doctorado. estudiante de Visión por Computadora en UC Berkeley, dijo a Digital Trends. “Para hacer esto, grabamos un video de Joe realizando todo tipo de movimientos. Usamos este video para entrenar una red generativa de confrontación para aprender un modelo de cómo se ve y se mueve Joe. Cuando hayamos aprendido este modelo, podremos tomar una figura de palo de una pose corporal como entrada y generar una fotografía fija de Joe realizando esa pose corporal como salida. Si tenemos un vídeo completo de una figura de palo bailando, podemos generar un vídeo completo de Joe bailando de la misma manera. Ahora, dado un video del bailarín profesional, extraemos la pose del cuerpo del bailarín y volvemos a Joe y generamos un video de él bailando de la misma manera”.
Aparte de la diversión de poder hacer que cualquiera parezca un bailarín experto, Ginosar dijo que bailar presenta un desafío interesante para este tipo de tecnología deepfake. Esto se debe a que implica que todo el cuerpo humano se mueva de forma fluida, lo cual es considerablemente diferente (y más difícil) que las posturas más estáticas o las transferencias faciales que se han llevado a cabo hasta ahora.
Un artículo que describe el trabajo, titulado "Everybody Dance Now", es disponible para leer en el servidor de preimpresión arXiv. Además de Ginosar, otros investigadores del proyecto fueron Caroline Chan, Tinghui Zhou y Alexei Efros.
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