国产精品久久久aaaa,日日干夜夜操天天插,亚洲乱熟女香蕉一区二区三区少妇,99精品国产高清一区二区三区,国产成人精品一区二区色戒,久久久国产精品成人免费,亚洲精品毛片久久久久,99久久婷婷国产综合精品电影,国产一区二区三区任你鲁

0
  • 聊天消息
  • 系統(tǒng)消息
  • 評(píng)論與回復(fù)
登錄后你可以
  • 下載海量資料
  • 學(xué)習(xí)在線課程
  • 觀看技術(shù)視頻
  • 寫文章/發(fā)帖/加入社區(qū)
會(huì)員中心
創(chuàng)作中心

完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>

3天內(nèi)不再提示

AI又將步入舞池,開(kāi)始AI模型在藝術(shù)表演上的全新嘗試

NVIDIA英偉達(dá) ? 來(lái)源:lq ? 2019-02-14 16:17 ? 次閱讀
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

近年來(lái),從作曲到寫故事、再到制作模因字幕,AI在各個(gè)方面都展現(xiàn)出了創(chuàng)作天賦。如今,AI又將步入舞池,開(kāi)始AI模型在藝術(shù)表演上的全新嘗試。

在一部名為《離散人像》(discrete figures)的日本舞蹈表演作品中,一名 AI 舞者被投影到舞臺(tái)上,與一位真人舞者一起表演。這個(gè)節(jié)目還展示了一個(gè)部分訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用觀眾跳舞的錄像作為輸入數(shù)據(jù)生成表演視頻。

該作品由日本數(shù)字藝術(shù)團(tuán)體 Rhizomatiks、多媒體舞團(tuán) Elevenplay 和媒體藝術(shù)家 Kyle McDonald 共同合作完成,曾于去年在加拿大、美國(guó)、日本和西班牙進(jìn)行演出。

幕后的 AI 編舞

McDonald 是一位具有技術(shù)背景的藝術(shù)家。自 2010 年以來(lái),他一直與舞者們合作,致力于營(yíng)造全新的視覺(jué)體驗(yàn)。用他的話說(shuō),他是在“現(xiàn)實(shí)與虛擬的界限間舞蹈”。McDonald曾是紐約大學(xué)帝勢(shì)藝術(shù)學(xué)院的客座教授,并擁有倫斯勒理工學(xué)院電子藝術(shù)碩士學(xué)位。

McDonald 為《離散人像》邀請(qǐng)到八名舞者,記錄了每位舞者時(shí)長(zhǎng)2.5小時(shí)的即興舞蹈表演的動(dòng)作捕捉數(shù)據(jù)。利用NVIDIA GPU,這些訓(xùn)練數(shù)據(jù)被輸入一個(gè)名為“dance2dance”的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),該網(wǎng)絡(luò)生成的動(dòng)作可被渲染成 3D 人物線條畫面。

如圖所示,投影的 AI 舞者與 Maruyama 共享舞臺(tái)。

在 AI 與舞蹈團(tuán)成員 Masako Maruyama 的雙人表演中,AI 被投影在舞臺(tái)上,生成一位3D的虛擬舞者,仿佛漂浮在 Maruyama 身邊。它開(kāi)始時(shí)是一個(gè)銀色輪廓,然后逐漸具化成Maruyama的分身。

虛擬舞者首先表演了由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)先生成的舞蹈動(dòng)作,然后又表演了由舞蹈公司的編舞 Mikiko 編導(dǎo)的舞蹈。Maruyama 和 AI 舞者同步表演舞蹈動(dòng)作直到她離開(kāi)舞臺(tái),之后投影逐漸恢復(fù)銀色輪廓,虛擬舞者重新跳起AI 生成的編舞。

人類創(chuàng)作的舞蹈動(dòng)作和 AI 生成的舞蹈動(dòng)作之間的互動(dòng),道出了《離散人像》的主題。

McDonald 說(shuō):“人類的意圖將終結(jié)于何處,自動(dòng)化又將始于何處?我認(rèn)為,對(duì)于這樣的問(wèn)題,觀眾將會(huì)開(kāi)始產(chǎn)生更多的疑問(wèn)。在一個(gè)由算法主宰一切的時(shí)代,提出這樣的問(wèn)題似乎也很合理。”

舞力全開(kāi):觀眾縱情舞動(dòng)

在這部作品的另一個(gè)場(chǎng)景中,還使用了由 NVIDIA 研究團(tuán)隊(duì)研發(fā)的算法pix2pixHD,鼓勵(lì)觀眾參與到舞蹈表演當(dāng)中。

在每場(chǎng)表演開(kāi)始前,該團(tuán)隊(duì)都會(huì)首先邀請(qǐng) 16 名觀眾(不考慮年齡和舞蹈經(jīng)驗(yàn))走上舞臺(tái),在一塊黑色背景前錄制一段1分鐘的即興舞蹈。觀眾們的舞蹈視頻會(huì)被發(fā)送到云端的單個(gè)NVIDIA GPU進(jìn)行動(dòng)作評(píng)估,并從頭開(kāi)始訓(xùn)練 pix2pixHD 算法。

僅需要15分鐘的訓(xùn)練,該算法就能將每位觀眾的舞蹈生成一個(gè)輸出視頻。表演開(kāi)始前,McDonald 將這16段AI制作的視頻剪輯成蒙太奇效果的舞蹈視頻,并配上音樂(lè),在表演過(guò)程中在投影屏幕上展示。

這部作品以觀眾跳舞的錄像作為輸入數(shù)據(jù),展示了由部分訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成的蒙太奇視頻。(圖片由 Kyle McDonald 提供)

正如 McDonald 在一篇描述該作品的媒體文章中所提到的,利用觀眾的錄像,參與者可以體驗(yàn)“動(dòng)作被機(jī)器重新設(shè)計(jì)成動(dòng)作數(shù)據(jù)”。“整部作品始終都遵循著一個(gè)反復(fù)出現(xiàn)的主題:通過(guò)機(jī)器我們可以看到我們的人性,反之亦然。”

該場(chǎng)景還包括使用 3D Point Cloud 對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化處理,生成舞者的骨架模型。

McDonald 說(shuō):“當(dāng)我們看到 pix2pixHD 在經(jīng)過(guò)僅僅 15 分鐘的訓(xùn)練后所生成的視頻時(shí),我們覺(jué)得這對(duì)舞臺(tái)表演來(lái)說(shuō)將會(huì)是完美的。因?yàn)檫@15 分鐘的訓(xùn)練過(guò)程準(zhǔn)確地體現(xiàn)了表演所要表達(dá)的一些主題,比如 AI 的出現(xiàn),以及數(shù)字世界和現(xiàn)實(shí)世界之間界限的混淆。”

聲明:本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用,如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題,請(qǐng)聯(lián)系本站處理。 舉報(bào)投訴
  • 3D
    3D
    +關(guān)注

    關(guān)注

    9

    文章

    3011

    瀏覽量

    115060
  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    關(guān)注

    42

    文章

    4838

    瀏覽量

    107784
  • AI
    AI
    +關(guān)注

    關(guān)注

    91

    文章

    39793

    瀏覽量

    301431

原文標(biāo)題:與AI共舞,舞力全開(kāi)

文章出處:【微信號(hào):NVIDIA_China,微信公眾號(hào):NVIDIA英偉達(dá)】歡迎添加關(guān)注!文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。

收藏 人收藏
加入交流群
微信小助手二維碼

掃碼添加小助手

加入工程師交流群

    評(píng)論

    相關(guān)推薦
    熱點(diǎn)推薦

    模型 ai coding 比較

    序 我主要用途是 ai coding,從各種渠道獲取到了很多 不同的大模型排序 最多的是 opus 4.6 > k2.5 > glm5 >
    發(fā)表于 02-19 13:43

    使用NORDIC AI的好處

    × CPU 運(yùn)行時(shí)可快 10×、更省電,平均模型體積 <5 KB。[Edge AI 軟件頁(yè)] Axon NPU 對(duì)同一 TensorFlow Lite
    發(fā)表于 01-31 23:16

    AI模型的配置AI模型該怎么做?

    STM32可以跑AI,這個(gè)AI模型怎么搞,知識(shí)盲區(qū)
    發(fā)表于 10-14 07:14

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI芯片到AGI芯片

    、現(xiàn)階段更智能、更接近AGI的6中算法與模型 1、MoE模型 MoE模型作為Transfomer模型的后繼者,代表著AI技術(shù)的一項(xiàng)重大創(chuàng)新和
    發(fā)表于 09-18 15:31

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI的科學(xué)應(yīng)用

    流體芯片 ⑤AI計(jì)算平臺(tái) ⑥基于AI的自主決策系統(tǒng) ⑦基于AI的自主學(xué)習(xí)系統(tǒng) 2、面臨的挑戰(zhàn) ①需要造就一個(gè)跨學(xué)科、全面性覆蓋的知識(shí)庫(kù)和科學(xué)基礎(chǔ)模型 ②需要解決信息不準(zhǔn)確和認(rèn)知偏差問(wèn)題
    發(fā)表于 09-17 11:45

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+AI芯片的需求和挑戰(zhàn)

    當(dāng)今社會(huì),AI已經(jīng)發(fā)展很迅速了,但是你了解AI的發(fā)展歷程嗎?本章作者將為我們打開(kāi)AI的發(fā)展歷程以及需求和挑戰(zhàn)的面紗。 從2017年開(kāi)始生成式AI
    發(fā)表于 09-12 16:07

    【「AI芯片:科技探索與AGI愿景」閱讀體驗(yàn)】+可期之變:從AI硬件到AI濕件

    的不同。隨著AI熱潮的興起,大腦的抽象模型已被提煉成各種的AI算法,并使用半導(dǎo)體芯片技術(shù)加以實(shí)現(xiàn)。 而大腦是一個(gè)由無(wú)數(shù)神經(jīng)元通過(guò)突觸連接而成的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò),是極其復(fù)雜和精密的。大腦本質(zhì)
    發(fā)表于 09-06 19:12

    【Sipeed MaixCAM Pro開(kāi)發(fā)板試用體驗(yàn)】基于MaixCAM-Pro的AI生成圖像鑒別系統(tǒng)

    手繪掃描圖。該模型將被優(yōu)化并部署MaixCAM-Pro邊緣計(jì)算設(shè)備,使其具備離線、實(shí)時(shí)、低功耗的圖片鑒別能力,可應(yīng)用于藝術(shù)鑒定、內(nèi)容審核、學(xué)術(shù)誠(chéng)信核查等多個(gè)場(chǎng)景。 2. 核心目標(biāo)
    發(fā)表于 08-21 13:59

    關(guān)于NanoEdge AI用于n-Class的問(wèn)題求解

    ,但把模型的靜態(tài)庫(kù)加到Keil5的工程中編譯后運(yùn)行在STM32F407G-DISC1的開(kāi)發(fā)板仿真測(cè)試時(shí),我輸入的數(shù)據(jù)不管怎么變,AI模型輸出的結(jié)果永遠(yuǎn)是第1個(gè)分類(非unknown)
    發(fā)表于 08-11 06:44

    【書(shū)籍評(píng)測(cè)活動(dòng)NO.64】AI芯片,從過(guò)去走向未來(lái):《AI芯片:科技探索與AGI愿景》

    創(chuàng)新、應(yīng)用創(chuàng)新、系統(tǒng)創(chuàng)新五個(gè)部分,接下來(lái)一一解讀。 算法創(chuàng)新 深度學(xué)習(xí)AI芯片的創(chuàng)新,書(shū)中圍繞大模型與Transformer算法的算力需求,提出了一系列架構(gòu)與方法創(chuàng)新,包括存內(nèi)計(jì)算
    發(fā)表于 07-28 13:54

    NVIDIA AI如何助力藝術(shù)創(chuàng)意落地

    本次 GTC 將在歐洲著名藝術(shù)之都巴黎舉辦,特別策劃的藝術(shù)畫廊將展示 AI 如何助力創(chuàng)意落地,實(shí)現(xiàn)技術(shù)與靈感碰撞的愿景。
    的頭像 發(fā)表于 06-12 15:26 ?978次閱讀

    【「零基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)AI Agent」閱讀體驗(yàn)】+ 入門篇學(xué)習(xí)

    很高興又有機(jī)會(huì)學(xué)習(xí)ai技術(shù),這次試讀的是「零基礎(chǔ)開(kāi)發(fā)AI Agent」,作者葉濤、管鍇、張心雨。 大模型的普及是近三年來(lái)的一件大事,萬(wàn)物皆可大模型已成為趨勢(shì)。作為大
    發(fā)表于 05-02 09:26

    首創(chuàng)開(kāi)源架構(gòu),天璣AI開(kāi)發(fā)套件讓端側(cè)AI模型接入得心應(yīng)手

    。 端側(cè)AI應(yīng)用開(kāi)發(fā)往往需要調(diào)用各種各樣的大模型能力,需要更豐富、類型更多的模型適配。為此,Gen-AI Model Hub全面擴(kuò)容,模型
    發(fā)表于 04-13 19:52

    Banana Pi 發(fā)布 BPI-AI2N &amp; BPI-AI2N Carrier,助力 AI 計(jì)算與嵌入式開(kāi)發(fā)

    RZ/V2N——近期嵌入式世界2025新發(fā)布,為 AI 計(jì)算、嵌入式系統(tǒng)及工自動(dòng)化提供強(qiáng)大支持。這款全新的計(jì)算平臺(tái)旨在滿足開(kāi)發(fā)者和企業(yè)用戶對(duì)高性能、低功耗和靈活擴(kuò)展的需求。 [](
    發(fā)表于 03-19 17:54

    訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功怎么處理?

    訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦,試了好幾個(gè)模型壓縮了也不行,ram占用過(guò)大,有無(wú)解決方案?
    發(fā)表于 03-11 07:18