Kaikki tanssikaa nyt
Oletko kauhea tanssija, joka haaveilee jonain päivänä esiintyvänsä varpaat koputtavassa musiikkivideossa, joka olisi saanut Michael Jacksonin mustasukkaiseksi? Jos näin on, sinulla on kaksi vaihtoehtoa: mene Napoleon Dynamiitti reitti ja harjoittele vakavasti tai yksinkertaista prosessia hyödyntämällä huippuluokan tekoälyä.
Koska luet edelleen etkä katso YouTuben "Kuinka tanssia" -videoita, oletamme, että toinen näistä vaihtoehdoista on se, joka vetoaa sinuun enemmän. Jos näin on, voit kiittää Kalifornian yliopiston Berkeleyn tutkijoita. Käyttämällä eräänlainen "deepfake" tekniikka joka mahdollistaa realistisen kasvojenvaihdon videoissa, he ovat kehittäneet työkalun, joka voi saada meistä komeimmat ja koordinoimattomatkin näyttämään asiantuntijoilta.
Suositellut videot
"Olemme kehittäneet menetelmän siirtää tanssiliikkeitä yhdeltä yksilöltä - ammattitanssijalta - toiselle, [jota kutsumme tässä esimerkissä "Joeksi"]" Shiry Ginosar, tohtori Computer Visionin opiskelija UC Berkeleyssä, kertoi Digital Trendsille. ”Tämän tekemiseksi otamme videon Joesta suorittamassa kaikenlaisia liikkeitä. Tämän videon avulla koulutamme generatiivisen vastustavan verkoston oppimaan mallin siitä, miltä Joe näyttää ja liikkuu. Kun olemme oppineet tämän mallin, voimme ottaa syötteeksi tikku-ukon vartaloasennosta ja luoda tulostuksena still-valokuvan Joesta suorittamassa kyseistä vartaloasentoa. Jos meillä on kokonainen video tanssivasta tikkuhahmosta, voimme luoda koko videon Joesta tanssimassa samalla tavalla. Nyt kun annamme videon ammattitanssijasta, poimimme tanssijan vartaloasennon ja palaamme Joen luo ja luomme videon, jossa hän tanssii paljon samalla tavalla."
Sen hauskuuden lisäksi, että kuka tahansa voi muistuttaa asiantuntijatanssijaa, Ginosar sanoi, että tanssi on mielenkiintoinen haaste tällaiselle deepfake-tekniikalle. Tämä johtuu siitä, että siinä koko ihmiskeho liikkuu nestemäisellä tavalla, mikä on huomattavasti erilaista (ja kovempaa) kuin tähän mennessä tehdyt staattisemmat asennot tai kasvojen siirrot.
Teosta kuvaava paperi, jonka otsikko on "Everybody Dance Now", on luettavissa arXiv preprint -palvelimella. Ginosarin lisäksi muita hankkeen tutkijoita olivat Caroline Chan, Tinghui Zhou ja Alexei Efros.
Toimittajien suositukset
- Microsoft lopettaa kammottavan, tunteita herättävän A.I: n.
- Analoginen A.I.? Kuulostaa hullulta, mutta se saattaa olla tulevaisuutta
- Nvidian uusin A.I. tulokset osoittavat, että ARM on valmis palvelinkeskukseen
- IBM: n A.I. Mayflower-alus ylittää Atlantin, ja voit seurata sitä suorana
- Voiko A.I. päihittää ihmisinsinöörit mikrosirujen suunnittelussa? Google ajattelee niin
Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.
