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抖音上那些舞蹈大咖可能根本不会跳舞……

2019-01-22 13:45:43

  每当提到跳舞,小辣椒想象中的自己,哪怕是跟着 《 最炫民族风 》的节奏都抖得帅气异常——

  就在最近,来自加州大学伯克利分校的研究团队研究出了一个新算法,能让人人都变身舞蹈界的杨丽萍。

  首先,准备一个范本舞蹈作为源视频,就先随便选段儿火星哥的 “ 短腿舞 ” 吧。。。

  在接收到指令后,Everybody dance now 算法会将源视频中人物的动作完全复刻到目标视频中。

  不过,刁钻的差友可能会怀疑是火星哥舞蹈难度系数不,动作幅度不够大所以复刻过程比较简单。

  那就再来段儿芭蕾吧,对舞者控制、力量、协调性的要求都更高,复刻难度看上去比 “ 短腿舞 ” 更大了。

  要说有什么不足,可能就是气质这个东西,真没法儿复制,源视频和目标视频中的舞者的仪态差异不小。“ 天鹅颈 ” 看来真的只能靠练出来了。。。

  效果我们都看到了,现在来说说 Everybody dance now 的动作学习是怎么办到的。。。

  大家应该注意到两个视频之间有一个火柴人的动画了吧?它就是真个算法的关键 ——GAN 对抗网络。

  算法先分别对源视频和目标视频中人物的动作进行解析,然后将动作以身体关键点的形式简化成火柴人动画,再把两个火柴人的动作一帧一帧对应修改。

  这个过程中,两个火柴人的动作经过了无数次映射学习,就像是女生在教男朋友怎么才能给自己拍一张好看的风景照一样。。。

  男朋友拍照给女生看,女生提出反馈意见给男朋友修改学习,从而磨合,直至男友的水平和女生的欣赏力达到一致。

  除了身体姿势的学习,算法还把人物的身体分为了肩部以上和肩部以下两个板块,肩部以上的面部表情复刻也采用了同样的算法进行复刻。

  其实要是仔细看,不只是目标视频中人物的面部出现了消融的现象,身体在动的时候也有相似的部分部位丢失和模糊化,算法目前还做不到完全的精准复刻。

  目前,Everybody dance now 还没有被运用到实际的场景中,也还没有被开源出来。

  不过因为这套 GAN 的学习方式省去了 3D 建模的复杂流程,一旦成熟很可能会有效提升游戏、动画动效的制作效率。至于更小一点儿的使用场景嘛,这套算法用在抖音、微视上可能会火。

作者:缅甸小勐拉 分类:www.6668861.com娱乐 浏览:25 评论:0