Vsi plešite sedaj
Ste grozen plesalec, ki sanja o tem, da bi nekega dne zaigral v glasbenem videospotu, na katerega bi bil Michael Jackson ljubosumen? Če je tako, imate dve možnosti: pojdi Napoleon Dinamit pot in opravite resno prakso ali pa poenostavite postopek z izkoriščanjem nekaj najsodobnejše umetne inteligence.
Ker še vedno berete in niste izklopili videoposnetkov »Kako plesati« na YouTubu, bomo predvidevali, da vam je druga od teh možnosti tista, ki vam je bolj všeč. Če je tako, se morate zahvaliti raziskovalcem na kalifornijski univerzi Berkeley. Uporabljati nekakšna tehnologija »deepfake«. ki omogoča izvajanje realističnih zamenjav obrazov v videoposnetkih, so razvili orodje, s katerim lahko tudi najbolj neumne in neusklajene med nami izgledajo kot strokovnjaki.
Priporočeni videoposnetki
"Razvili smo metodo za prenos plesnih gibov z enega posameznika - profesionalnega plesalca - na drugega, [ki ga bomo v tem primeru imenovali 'Joe',]" Shiry Ginosar, doktorat znanosti študent računalniškega vida na UC Berkeley, je povedal za Digital Trends. »Da bi to naredili, posnamemo video Joeja, ki izvaja vse vrste gibov. Ta video uporabljamo za usposabljanje generativne kontradiktorne mreže, da se nauči modela, kako Joe izgleda in se premika. Ko se naučimo tega modela, lahko kot vhod vzamemo palico s telesno pozo in kot izhod ustvarimo fotografijo Joeja, ki izvaja to telesno pozo. Če imamo cel videoposnetek plešoče paličice, lahko na enak način ustvarimo cel videoposnetek Joeja, ki pleše. Zdaj, glede na videoposnetek profesionalnega plesalca, izluščimo telesno pozo plesalca in se vrnemo k Joeju ter ustvarimo videoposnetek, kako pleše na približno enak način.«
Ginosar je dejal, da poleg zabave, ko lahko vsakogar narediš podobnega izkušenemu plesalcu, ples predstavlja zanimiv izziv za tovrstno tehnologijo deepfake. To je zato, ker vključuje celotno človeško telo, ki se premika tekoče, kar je precej drugačno (in težje) od bolj statične poze ali prenosov obraza, ki so bili izvedeni do zdaj.
Članek z opisom dela z naslovom »Everybody Dance Now« je na voljo za branje na strežniku za prednatis arXiv. Poleg Ginosarja so bili drugi raziskovalci na projektu Caroline Chan, Tinghui Zhou in Alexei Efros.
Priporočila urednikov
- Microsoft opušča svoj srhljiv AI, ki bere čustva
- Analogni AI? Sliši se noro, a morda je prihodnost
- Nvidijin najnovejši AI rezultati dokazujejo, da je ARM pripravljen za podatkovni center
- IBM-ov AI Ladja Mayflower prečka Atlantik in to lahko spremljate v živo
- Ali lahko A.I. premagati človeške inženirje pri oblikovanju mikročipov? Google tako misli
Nadgradite svoj življenjski slogDigitalni trendi pomagajo bralcem slediti hitremu svetu tehnologije z vsemi najnovejšimi novicami, zabavnimi ocenami izdelkov, pronicljivimi uvodniki in enkratnimi vpogledi v vsebine.
