抖音上那些舞蹈大咖,可能根本不會跳舞。。。
從小被說小腦不發達,四肢不協調的痛,一般人真的體會不了。。。
每當提到跳舞,小編想像中的自己,哪怕是跟著 《 最炫民族風 》的節奏都抖得帥氣異常——
但實際上,跳出來是這樣。。。
以及這樣。。。
嗯?啊?我明明每個 beat 都在點子上的啊。。。
就在最近,來自加州大學伯克利分校的研究團隊研究出了一個新演算法,能讓人人都變身舞蹈界的楊麗萍。
Everybody Dance Now
怎麼操作?
首先,準備一個範本舞蹈作為源視頻,就先隨便選段兒火星哥的 「 短腿舞 」 吧。。。
然後,再傳入一段兒普通人隨意晃動的視頻,作為用於修改的目標視頻。
在接收到指令後,Everybody dance now 演算法會將源視頻中人物的動作完全復刻到目標視頻中。
不過,刁鑽的朋友可能會懷疑是火星哥舞蹈難度係數不,動作幅度不夠大所以復刻過程比較簡單。
那就再來段兒芭蕾吧,對舞者控制、力量、協調性的要求都更高,復刻難度看上去比 「 短腿舞 」 更大了。
說真的,演算法的處理結果竟然還挺讓人驚喜。。。
動作同步毫無壓力,從頭到手,再到腳部動作幾乎都跟源視頻保持了一致。
要說有什麼不足,
可能就是氣質這個東西,真沒法兒複製
,源視頻和目標視頻中的舞者的儀態差異不小。
「 天鵝頸 」 看來真的只能靠練出來了。。。效果我們都看到了,現在來說說 Everybody dance now 的動作學習是怎麼辦到的。。。
大家應該注意到兩個視頻之間有一個火柴人的動畫了吧?它就是真箇演算法的關鍵 ——
GAN 對抗網路
。演算法先
分別
對源視頻和目標視頻
中人物的動作進行解析,然後將動作以身體關鍵點的形式簡化成火柴人動畫,再把兩個火柴人的動作一幀一幀對應修改。這個過程中,兩個火柴人的動作經過了無數次映射學習,就像是女生在教男朋友怎麼才能給自己拍一張好看的風景照一樣。。。
男朋友拍照給女生看,女生提出反饋意見給男朋友修改學習,從而磨合,直至男友的水平和女生的欣賞力達到一致。
除了身體姿勢的學習,演算法還把人物的身體分為了肩部以上和肩部以下兩個板塊,肩部以上的面部表情復刻也採用了同樣的演算法進行復刻。
emmmmm,雖然細節效果有點一言難盡。。。
其實要是仔細看,不只是目標視頻中人物的面部出現了消融的現象,身體在動的時候也有相似的部分部位丟失和模糊化,演算法目前還做不到完全的精準復刻。
目前,Everybody dance now 還沒有被運用到實際的場景中,也還沒有被開源出來。
不過因為這套 GAN 的學習方式省去了 3D 建模的複雜流程,
一旦成熟很可能會有效提升遊戲、動畫動效的製作效率。
至於更小一點兒的使用場景嘛,這套演算法用在抖音、微視上可能會火。
想想還有點小期待。
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