一种框架把专业舞蹈演员的动作迁移到不会跳舞的人身上.doc
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1、一种框架把专业舞蹈演员的动作迁移到不会跳舞的人身上UC Berkeley近日发表了一篇论文,题目简洁明了:Everybody Dance Now,大家一起跳起来!没错,这个被网友称为“mad lab”的实验室提出了一种框架,把专业舞蹈演员的动作迁移到不会跳舞的人身上,不论是酷酷的街舞还是优雅的芭蕾,效果简直是神同步,流畅度和还原度都非常高。下面跟着论智一起看看这篇论文吧。我们在这篇文章中提出了一个简单的方法进行动作迁移:首先选择一支单人跳舞视频作为源视频,几分钟后,在另一个目标视频上(完全不会跳舞的人)会呈现同样的动作。我们将这一问题看作是每一帧上图像到图像的转换,同时保证时间和空间的流畅。用
2、动作探测器作为源视频和目标视频中间的表示,我们学习了一种从舞者动作画面到目标物体的映射,并且对这一设置进行调整,让它与视频完美融合,同时还加上了真实的人脸合成。先放个视频感受一下这惊艳的效果,在后半部分的补充案例中,还展示了芭蕾舞的迁移。可以看到,原视频中芭蕾舞演员的大腿部分被裙子遮挡,但是映射到目标视频中,大腿动作也能正确呈现,效果满分!简介我们提出了一种方法,实现了动作在不同视频中的不同人物之间的转换。现在有两段视频,其中一段是我们希望进行合成的目标(不会跳舞的人),另一个是模仿的源视频(专业舞者)。我们通过基于像素的端到端通道实现了这一动作迁移。这一方法与过去二十年常见的最近邻搜索或3D
3、中的重新制定目标动作不同。通过这一框架,我们让很多未经训练的人跳出了芭蕾和街舞。为了实现两视频之间每帧的动作迁移,我们必须学习一种两个人物之间的映射。我们的目标是在源视频和目标视频之间进行图像到图像的转换。然而,我们没有两个目标物体做出同样动作的图片,也就无法直接对这一转换进行监督学习。即使视频中的两个人做出一系列同样的动作,还是很难提取每一帧的姿势,因为身体形状和风格完全不同。我们发现,能体现身体各部分位置的关键点可以用作二者之间的表示。于是,我们设计了用来体现动作的“中间表示(火柴人)”,如图所示:从目标视频中,我们用动作识别器为每一帧制作了(火柴人, 目标人物图像)的组合。有了这样相关的
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