今はみんなが踊っている
あなたは、いつかマイケル・ジャクソンが嫉妬するようなつま先をたたくミュージック・ビデオに出演することを夢見ているひどいダンサーですか? その場合、選択肢は 2 つあります。 行きます ナポレオン ダイナマイト ルート 真剣に実践するか、最先端の人工知能を活用してプロセスを簡素化します。
あなたは YouTube の「ダンスの仕方」ビデオをまだ読んでいる段階なので、これらのオプションのうち 2 番目の方があなたにとってより魅力的なものであると仮定します。 もしそうなら、カリフォルニア大学バークレー校の研究者に感謝したいと思います。 の使用 「ディープフェイク」技術の一種 ビデオ内でリアルな顔を交換できるようにするツールを開発したことで、私たちの中で最も不器用で協調性のない人さえも専門家のように見せることができます。
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「私たちは、ある個人（プロのダンサー）から別の個人（この例では「ジョー」と呼びます）にダンスのモーションを転送する方法を開発しました。」 シャイリー・ジノサール、博士号 カリフォルニア大学バークレー校でコンピュータ ビジョンを学ぶ学生が Digital Trends に語った。 「これを行うために、ジョーがあらゆる種類の動作を実行しているビデオを撮影します。 このビデオを使用して、敵対的生成ネットワークをトレーニングし、ジョーの見た目と動きのモデルを学習します。 このモデルを学習すると、体のポーズのスティック フィギュアを入力として取得し、その体のポーズを実行しているジョーの静止写真を出力として生成できます。 踊る棒人間のビデオ全体があれば、同じ方法でジョーが踊るビデオ全体を生成できます。 さて、プロのダンサーのビデオが与えられると、私たちはダンサーの体のポーズを抽出し、ジョーに戻って、彼がほぼ同じように踊るビデオを生成します。」
誰でも熟練のダンサーに似せることができるという楽しみとは別に、ダンスはこの種のディープフェイク技術にとって興味深い課題であるとジノサー氏は述べた。 それは人体全体を流動的に動かす必要があるためで、これまで行われてきたより静的なポーズや顔のトランスファーとはかなり異なります（そしてより困難です）。
「Everybody Dance Now」と題されたこの作品について説明した論文は、 arXiv プレプリント サーバーで読むことができます. このプロジェクトには、Ginosar 氏に加えて、Caroline Chan 氏、Tinghui Zhou 氏、Alexei Efros 氏も参加しました。
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