Ballate tutti adesso
Sei un ballerino pessimo che sogna un giorno di recitare in un video musicale toccante che avrebbe fatto ingelosire Michael Jackson? Se è così, hai due opzioni: vai il Dinamite di Napoleone itinerario e mettere in pratica seriamente o semplificare il processo sfruttando un'intelligenza artificiale all'avanguardia.
Dal momento che stai ancora leggendo e non fuori dai video "How to dance" di YouTubing, supponiamo che la seconda di queste opzioni sia quella che ti attira di più. Se è così, devi ringraziare i ricercatori dell’Università della California, Berkeley. Usando il tipo di tecnologia “deepfake”. che rende possibile effettuare scambi di volti realistici nei video, hanno sviluppato uno strumento in grado di far sembrare degli esperti anche i più maldestri e scoordinati tra noi.
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"Abbiamo sviluppato un metodo per trasferire i movimenti della danza da un individuo - un ballerino professionista - a un altro, [che chiameremo 'Joe' per questo esempio,]"
Shiry Ginosar, un dottorato di ricerca. studente di Computer Vision alla UC Berkeley, ha detto a Digital Trends. “Per fare ciò, giriamo un video di Joe che esegue tutti i tipi di movimenti. Usiamo questo video per formare una rete avversaria generativa per apprendere un modello di come appare e si muove Joe. Una volta appreso questo modello, possiamo prendere come input una figura stilizzata di una posa del corpo e generare una fotografia di Joe che esegue quella posa del corpo come output. Se abbiamo un intero video di una figura stilizzata che balla, possiamo generare un intero video di Joe che balla nello stesso modo. Ora, dato un video del ballerino professionista, estraiamo la posa del corpo del ballerino, torniamo a Joe e generiamo un video di lui che balla più o meno allo stesso modo.A parte il divertimento di poter far sembrare chiunque un ballerino esperto, Ginosar ha detto che la danza rappresenta una sfida interessante per questo tipo di tecnologia deepfake. Questo perché coinvolge l’intero corpo umano che si muove in modo fluido, il che è notevolmente diverso (e più difficile) rispetto alle pose più statiche o ai trasferimenti del viso effettuati finora.
Un articolo che descrive il lavoro, intitolato “Everybody Dance Now”, lo è disponibile per la lettura sul server di prestampa arXiv. Oltre a Ginosar, altri ricercatori del progetto includevano Caroline Chan, Tinghui Zhou e Alexei Efros.
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