Teraz wszyscy tańczą
Czy jesteś okropną tancerką, która marzy o tym, aby pewnego dnia wystąpić w teledysku, w którym stukanie palcami u stóp wzbudziłoby zazdrość Michaela Jacksona? Jeśli tak, masz dwie możliwości: idź Dynamit Napoleona trasa i zastosuj poważną praktykę lub uprość proces, korzystając z najnowocześniejszej sztucznej inteligencji.
Ponieważ nadal czytasz filmy „Jak tańczyć” na YouTube, a nie je wyłączasz, założymy, że druga z tych opcji bardziej Ci odpowiada. Jeśli tak, to należy podziękować badaczom z Uniwersytetu Kalifornijskiego w Berkeley. Używając rodzaj technologii „deepfake”. który umożliwia realistyczną zamianę twarzy w filmach, opracowali narzędzie, dzięki któremu nawet najbardziej nieudolni i nieskoordynowani spośród nas wyglądają na ekspertów.
Polecane filmy
„Opracowaliśmy metodę przenoszenia ruchów tanecznych z jednej osoby – profesjonalnego tancerza – na drugą, [którą w tym przykładzie będziemy nazywać „Joe”]” Shiry’ego Ginosara, doktorant student kierunku Computer Vision na Uniwersytecie Kalifornijskim w Berkeley, powiedział Digital Trends. „Aby to zrobić, nagrywamy film, na którym Joe wykonuje najróżniejsze ruchy. Używamy tego filmu do szkolenia generatywnej sieci przeciwników, aby poznać model wyglądu i ruchu Joe. Kiedy już nauczymy się tego modelu, możemy przyjąć figurę przedstawiającą pozę ciała jako dane wejściowe i wygenerować nieruchome zdjęcie Joego wykonującego tę pozę ciała jako wynik. Jeśli mamy cały film przedstawiający tańczącą figurkę, możemy w ten sam sposób wygenerować cały film przedstawiający Joego tańczącego. Teraz, mając film przedstawiający zawodowego tancerza, wyodrębniamy pozę ciała tancerza, wracamy do Joe i generujemy film, na którym tańczy w podobny sposób.
Oprócz zabawy polegającej na upodobnieniu każdego do doświadczonego tancerza, Ginosar powiedział, że taniec stanowi interesujące wyzwanie dla tego rodzaju technologii deepfake. Dzieje się tak, ponieważ obejmuje płynne poruszanie się całego ludzkiego ciała, co znacznie różni się (i jest trudniejsze) niż w przypadku bardziej statycznych ruchów pozycji lub twarzy, które przeprowadzono do tej pory.
Artykuł opisujący to dzieło, zatytułowany „Everybody Dance Now”, jest można przeczytać na serwerze preprintów arXiv. Oprócz Ginosara w projekcie uczestniczyli także Caroline Chan, Tinghui Zhou i Alexei Efros.
Zalecenia redaktorów
- Microsoft porzuca swoją przerażającą, czytającą emocje sztuczną inteligencję.
- Analogowa sztuczna inteligencja? Brzmi szalenie, ale może to być przyszłość
- Najnowsza sztuczna inteligencja Nvidii wyniki dowodzą, że ARM jest gotowy na centrum danych
- Sztuczna inteligencja IBM Statek Mayflower przepływa przez Atlantyk i można go oglądać na żywo
- Czy sztuczna inteligencja pokonać inżynierów w projektowaniu mikroczipów? Google tak uważa
Ulepsz swój styl życiaDigital Trends pomaga czytelnikom śledzić szybko rozwijający się świat technologii dzięki najnowszym wiadomościom, zabawnym recenzjom produktów, wnikliwym artykułom redakcyjnym i jedynym w swoim rodzaju zajawkom.
