人工智慧"FACT"編舞能力超強大!有音樂就能編舞蹈!(中)

人工智慧”FACT”編舞能力超強大!有音樂就能編舞蹈!(中)

人工智慧"FACT"編舞能力超強大!有音樂就能編舞蹈!(中)
人工智慧”FACT”編舞能力超強大!有音樂就能編舞蹈!(中)

谷歌新研發的人工智慧”FACT”編舞能力真的太強大了,竟然任何音樂都能生成對應舞蹈呢!(中)

 

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人工智慧編舞一把罩:FACT 模型

Google 使用上述的 AIST 資料庫,訓練 FACT 模型從音樂生成 3D 舞蹈。該模型會先使用動作轉換器與音頻轉換器,分別對一段音樂與一個短的(2 秒)種子動作(seed motion)進行編碼。之後再將嵌入碼連接、發送到跨模型轉換器,該轉換器學習兩種模型之間的對應關係,並且生成 N 個未來的動作序列。

 

然後使用這些序列用自我監督的方式訓練模型。在測試過程中,Google 將此模型用於自回歸框架,其中所預測的動作就可以作為下一個生成步驟的輸入。因此,FACT 模型能夠一個框架接著一個框架地,去生成長時間的舞蹈動作哦。

 

FACT 網絡接收音樂片段 (Y) 和 2 秒的種子運動序列 (X),然後生成與輸入音樂相關的長期未來動作。|圖片出處:Google AI Blog

 

Google 用三指標評估 FACT 的性能

Google 依據以下所述之三個指標,評估人工智慧 FACT 的性能:

 

動作品質:我們計算 AIST++ 資料庫中的「真實舞蹈動作序列」與 40 個「模型生成的動作序列」之間的 Frechet 起始距離(FID),每個序列具有 1200 幀鏡頭(20 秒)。我們將會基於幾何和動力學特徵的 FID 分別表示為 FIDg 和 FIDk。

 

生成多樣性:與之前的工作深度慣性姿勢捕捉」:從少許的慣性量測中學習而重建人體姿勢)類似:Google 從 AIST++ 測試集中的 40 個「模型生成動作特徵空間」中,計算平均歐氏距離,用以評估模型生成各式舞蹈動作的能力。,接著再比較幾何特徵空間 (Dist g ) 和動力學特徵空間 (Dist k )。

 

Google 使用不同的音樂,來生成四個不同的編舞版本:Break、Ballet Jazz、Krump 和 Middle Hip-hop(右),但是有兩秒是相同的 Hip-hop 舞蹈動作(左),這些相同的動作被稱為「種子動作」。|圖片出處:Google AI Blog

 

運動-音樂相關:由於沒有合適的指標來衡量輸入音樂(音樂節拍)與所生成的 3D 動作(動作節拍)之間的相關性。所以 Google 提出了一種新的「節拍對齊分數 (BeatAlign)」作為指標。

 

 

上圖中顯示 FACT 所生成的舞蹈動作的動作速率(藍色曲線)、動作節拍(綠色虛線),及音樂節拍(橙色虛線)。通過從動作速率曲線中找到局部最小值,來提升動作節拍。|圖片出處:Google AI Blog

 

與其他人工智慧應用相比:FACT編舞能力一流

將 FACT 的性能,針對各個指標,與其他的人工智慧應用進行比較:

 

 

如上表所示,FACT 與三種最先進的編舞人工智慧應用(Li et alDancenet 和 Dance Revolution)相比,FACT 模型生成的動作更逼真,和輸入音樂的相關性更好,並且在以不同的音樂為條件時更多樣化。*注意的是 Li et al生成的運動是不連續的,使得平均運動特徵距離異常高。

 

Google 還透過使用者研究,評估音樂與動作的相關性:讓每位使用者觀看 10 個影片,片中有一個 FACT 模型與一個隨機對照模型所生成的編舞結果然後讓使用者選擇哪個模型生成的舞步比較能夠與音樂同步。使用者共有 30 名,包含專業舞者以及很少跳舞的人。

 

結果顯示:81% 的使用者喜歡 FACT 模型生成的結果勝於 「Li et al.」的;跟 Dancenet 相比,71% 的人喜歡 FACT 勝過 Dancenet;跟 Dance Revolution 比較, 77% 的人也更喜歡 FACT。。有趣的是,75% 的參與者喜歡 AIST++ 未配對的舞蹈動作勝於透過 FACT 所生成的。這並不奇怪,因為最初的舞蹈紀錄具有很強的表現力。

 

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