[摘要]GAN 的學習方式省去了 3D 建模的復雜流程，一旦成熟很可能會有效提升游戲、動畫動效的制作效率。至于更小一點兒的使用場景嘛西安簡易門禁系統，這套算法用在抖音、微視上可能會火。(到時候，人人都是舞林大神)
抖音!大家都知道吧!各種好看的小哥哥小姐姐們，西安門禁系統讀卡器多才多藝，載歌載舞。提到跳舞，在小編想象中的自己西安中控感應卡門禁系統，動作瀟灑，那一個酷啊!跟抖音舞蹈大咖也就差那么一點點吧。
but!!!實際上跳西安保密門禁系統出來，實在是沒眼看，即便每個節奏都能踩到點上，但依舊是四肢不協調的痛，那還有沒有機會成為一個舞蹈大咖呢門禁系統考勤?有的!就在最近，來自加州大學伯西安感應卡門禁系統克利分校的研究團隊研究出了一個新算法，能讓人人都變身舞蹈大咖，秒殺一眾抖音舞神。
Everybody Dance Now
我們先來看看范本舞蹈，選了一段火星哥的“短腿舞”~作為源視頻。
Q：何時才能像他一樣靈活優秀呢?
答：你只需要照常跳跳蹦蹦，指紋門禁系統考勤系統其他交給算法就好了!
于是乎，就開始舞癡的魔性舞蹈!(其實就是一段兒普通人隨意晃動的視頻，作為用于修改的目標視頻)
這個時候，就看算法的逆天操作了!在接收到指令后，Everybody dance now 算法會將源視頻中人物的動作完全復刻到目標視頻中。
如果，你覺得這段“短腿舞”舞蹈難度系數不高，動作幅度不夠大所以復刻過程比較簡單。那行，那就來個難度高的芭蕾舞!芭蕾舞對舞者控制西安門禁系統考勤機、力量、協調性的要求都更高，復刻難度看上去比 “ 短腿舞 ” 更大。
結果!!!算法還是挺讓人驚喜的。enmmm.....除了氣質無法復刻之外，從頭到腳，動作同步毫無壓力，完全一致。
這神同步的舞蹈動作，究竟是如何辦到的呢?
解析“舞蹈大咖”背后的技術
相信大家應該都有注意到做下角的火柴人吧。(怪萌的~)其實，它就是整個算法的關鍵 —— GAN 對抗網絡。
算法先分別對源視頻和目標視頻中人物的動作進行解析，然后將動作以身體關鍵點的形式簡化成火柴人動畫西安打卡門禁系統機，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么才能給自己拍一張好看的風景照一樣。(這個比喻真是超級形象了~)
經過不斷的修改，調整，將動作進行復刻。除了身體姿勢的學習，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采用了同樣的算法進行復刻。
就是那個細節效果呢~ 有點一言難盡不仔細看也還是ok的啦。如果要仔細看的話，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，算法目前還做不到完全的精準復刻。
當然啦，目前 Everybody dance now 西安軍用門禁系統 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 建模的復雜流程，一旦成熟很可能會有效提升游戲、動畫動效的制作效率。至于更小一點兒的使用場景嘛，這套算法用在抖音、微視上可能會火。(到時候，人人都是舞林大神)
你們期待嗎?
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