Svi plešite sada
Jeste li užasna plesačica koja sanja o tome da jednog dana glumite u glazbenom spotu za tapkanje prstima na kojem bi Michael Jackson bio ljubomoran? Ako je tako, imate dvije mogućnosti: idi Napoleon Dinamit ruta i ozbiljno vježbajte ili pojednostavite proces iskorištavanjem neke vrhunske umjetne inteligencije.
Budući da još uvijek čitate i niste isključili YouTubeove videozapise "Kako plesati", pretpostavit ćemo da vam se više sviđa druga od ovih opcija. Ako je tako, morate zahvaliti istraživačima na Kalifornijskom sveučilištu Berkeley. Koristiti vrsta “deepfake” tehnologije koji omogućuje provođenje realističnih izmjena lica u videozapisima, razvili su alat koji može učiniti da čak i oni najnezgrapniji i najnekoordiniraniji među nama izgledaju kao stručnjaci.
Preporučeni videozapisi
"Razvili smo metodu za prijenos plesnih pokreta s jedne osobe - profesionalnog plesača - na drugu [koga ćemo za ovaj primjer zvati 'Joe',]" Shiry Ginosar, doktorat znanosti student računalne vizije na UC Berkeley, rekao je za Digital Trends. “Kako bismo to učinili, snimamo video Joea kako izvodi sve vrste pokreta. Koristimo ovaj video kako bismo obučili generativnu suparničku mrežu da nauči model kako Joe izgleda i kako se kreće. Kada naučimo ovaj model, možemo uzeti figuru tjelesne poze kao ulaz i generirati fotografiju Joea koji izvodi tu tjelesnu pozu kao izlaz. Ako imamo cijeli video plešuće figurice, možemo generirati cijeli video Joea kako pleše na isti način. Sada, s obzirom na videozapis profesionalnog plesača, izvlačimo pozu tijela plesača i vraćamo se Joeu te generiramo videozapis na kojem pleše na gotovo isti način.”
Osim zabave što bilo koga može učiniti sličnim vještom plesaču, Ginosar je rekao da ples predstavlja zanimljiv izazov za ovu vrstu deepfake tehnologije. To je zato što uključuje cijelo ljudsko tijelo koje se kreće fluidno, što je znatno drugačije (i teže) od statičnijih poza ili prijenosa lica koji su se do sada izvodili.
Dokument koji opisuje rad pod nazivom "Everybody Dance Now" jest dostupan za čitanje na arXiv poslužitelju za pretisak. Osim Ginosara, drugi istraživači na projektu bili su Caroline Chan, Tinghui Zhou i Alexei Efros.
Preporuke urednika
- Microsoft napušta svoj jezivi AI koji čita emocije
- Analogni AI? Zvuči ludo, ali to bi mogla biti budućnost
- Najnoviji Nvidijin A.I. rezultati dokazuju da je ARM spreman za podatkovni centar
- IBM-ov A.I. Brod Mayflower prelazi Atlantik, a možete ga pratiti uživo
- Može li A.I. pobijediti ljudske inženjere u dizajniranju mikročipova? Google tako misli
Nadogradite svoj stil životaDigitalni trendovi pomažu čitateljima da prate brzi svijet tehnologije sa svim najnovijim vijestima, zabavnim recenzijama proizvoda, pronicljivim uvodnicima i jedinstvenim brzim pregledima.
