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如何成为抖音舞蹈大咖?你只需要这样一个神经网络

来源:差评更新时间:2018-08-30 11:12作者:不详
[摘要]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。(到时候,人人都是舞林大神)
华强智慧网讯

  抖音!大家都知道吧!各种好看的小哥哥小姐姐们,多才多艺,载歌载舞。提到跳舞,在小编想象中的自己,动作潇洒,那一个酷啊!跟抖音舞蹈大咖也就差那么一点点吧。

  but!!!实际上跳出来,实在是没眼看,即便每个节奏都能踩到点上,但依旧是四肢不协调的痛,那还有没有机会成为一个舞蹈大咖呢?有的!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大咖,秒杀一众抖音舞神。

  Everybody Dance Now

  我们先来看看范本舞蹈,选了一段火星哥的“短腿舞”~作为源视频。

  Q:何时才能像他一样灵活优秀呢?

  答:你只需要照常跳跳蹦蹦,其他交给算法就好了!

  于是乎,就开始舞痴的魔性舞蹈!(其实就是一段儿普通人随意晃动的视频,作为用于修改的目标视频)

  这个时候,就看算法的逆天操作了!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。

  如果,你觉得这段“短腿舞”舞蹈难度系数不高,动作幅度不够大所以复刻过程比较简单。那行,那就来个难度高的芭蕾舞!芭蕾舞对舞者控制、力量、协调性的要求都更高,复刻难度看上去比 “ 短腿舞 ” 更大。

  结果!!!算法还是挺让人惊喜的。enmmm.....除了气质无法复刻之外,从头到脚,动作同步毫无压力,完全一致。

  这神同步的舞蹈动作,究竟是如何办到的呢?

  解析“舞蹈大咖”背后的技术

  相信大家应该都有注意到做下角的火柴人吧。(怪萌的~)其实,它就是整个算法的关键 —— 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。(这个比喻真是超级形象了~)

  经过不断的修改,调整,将动作进行复刻。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。

  就是那个细节效果呢~ 有点一言难尽不仔细看也还是ok的啦。如果要仔细看的话,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。

  当然啦,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。(到时候,人人都是舞林大神)

  你们期待吗?

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