म्यूजिक-टू-डांस: EDGE AI ऑडियो इनपुट के आधार पर टिकटॉक के लिए अनंत संख्या में डांस आइडिया तैयार करता है
संक्षेप में
EDGE: AI जनित कोरियोग्राफी सॉफ्टवेयर जो डांस वर्ल्ड को बदल रहा है
स्टैनफोर्ड यूनिवर्सिटी ने किया है की घोषणा एक शक्तिशाली संगीत-से-नृत्य AI जो EDGE नामक ऑडियो इनपुट से नृत्य उत्पन्न करता है। EDGE अनुकूलन योग्य नृत्य निर्माण के लिए एक शक्तिशाली तरीका है जो किसी भी आपूर्ति किए गए संगीत का पालन करते हुए शारीरिक रूप से विश्वसनीय, यथार्थवादी नृत्य उत्पन्न कर सकता है। ज्यूकबॉक्स की मदद से, एक शक्तिशाली संगीत फीचर एक्सट्रैक्टर, और ट्रांसफॉर्मर-आधारित प्रसार मॉडल, EDGE शक्तिशाली संपादन क्षमताएं प्रदान करता है जो नृत्य के लिए आदर्श हैं, जैसे कि संयुक्त-वार कंडीशनिंग, गति-बीच में, और नृत्य निरंतरता। यह पता चलता है कि हाल के दृष्टिकोणों की तुलना में मानव चूहे EDGE द्वारा उत्पन्न नृत्यों का बहुत समर्थन करते हैं Bailando और तथ्य।
म्यूजिक से लेकर कोरियोग्राफी तक: कैसे EDGE अपने नृत्यों को उत्पन्न करता है
जंगल में पाए जाने वाले संगीत के नमूनों के लिए भी, एज मजबूत ज्यूकबॉक्स मॉडल से संगीत एम्बेडिंग का उपयोग करके उच्च गुणवत्ता वाले नृत्य का उत्पादन कर सकता है। इनपुट संगीत को शामिल करने के लिए EDGE द्वारा एक जमे हुए ज्यूकबॉक्स मॉडल का उपयोग किया जाता है। सशर्त सिखाने के लिए पांच-सेकंड की नृत्य क्लिप की एक श्रृंखला का उपयोग किया जाता है प्रसार मॉडल क्लिप में एम्बेड किए गए संगीत को कैसे मैप करें। एक मनमाना-लंबाई पूर्ण वीडियो बनाने के लिए एक साथ कई क्लिप के बैचों में शामिल होने से पहले, अस्थायी स्थिरता सुनिश्चित करने के लिए अस्थायी बाधाओं को लागू किया जाता है।
हाल ही में उत्पन्न संगीत-से-नृत्य आउटपुट
मनमाने ढंग से अस्थायी और स्थानिक सीमाएँ EDGE द्वारा समर्थित हैं। ऐसे कई एंड-यूज़र एप्लिकेशन हैं जिन्हें इसके द्वारा समर्थित किया जा सकता है, जिनमें निम्न शामिल हैं:
- कई अनुक्रमों के बैचों में अस्थायी निरंतरता की आवश्यकता के द्वारा, मनमाने ढंग से लंबाई वाले नृत्यों का उत्पादन किया जा सकता है।
- नृत्य जिसमें संयुक्त प्रतिबंध शामिल हैं, जैसे शरीर के निचले हिस्से की गति के कारण ऊपरी शरीर का निर्माण, या इसके विपरीत।
- शुरुआत और अंत की चालों के साथ नृत्य जो पूर्व निर्धारित हैं।
- पूर्व निर्धारित गति से शुरू होने वाले नृत्यों को नृत्य निरंतरता के रूप में जाना जाता है।
शोधकर्ताओं ने पाया कि मानव पर्यवेक्षकों ने EDGE एल्गोरिथम द्वारा उत्पन्न नृत्यों को अन्य एल्गोरिदम द्वारा उत्पन्न किए गए नृत्यों को अत्यधिक पसंद किया। अध्ययन के लेखकों का कहना है कि ईडीजीई एल्गोरिदम कंप्यूटर जनित नृत्य के क्षेत्र में एक प्रमुख प्रगति का प्रतिनिधित्व करता है। उनका मानना है कि एल्गोरिथम का उपयोग वास्तविक दुनिया के लिए नृत्य बनाने के लिए किया जा सकता है आभासी घटनाएँ, जैसे सोशल और टिकटॉक ट्रेंड्स, शादियां, पार्टियां या कॉरपोरेट फंक्शन।
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दामिर टीम लीडर, उत्पाद प्रबंधक और संपादक हैं Metaverse Postएआई/एमएल, एजीआई, एलएलएम, मेटावर्स और जैसे विषयों को कवर करता है Web3-संबंधित क्षेत्रों। उनके लेख हर महीने दस लाख से अधिक उपयोगकर्ताओं को आकर्षित करते हैं। ऐसा प्रतीत होता है कि वह SEO और डिजिटल मार्केटिंग में 10 वर्षों के अनुभव वाला एक विशेषज्ञ है। दामिर का उल्लेख मैशबल, वायर्ड, में किया गया है Cointelegraph, द न्यू यॉर्कर, Inside.com, एंटरप्रेन्योर, BeInCrypto, और अन्य प्रकाशन। वह एक डिजिटल खानाबदोश के रूप में संयुक्त अरब अमीरात, तुर्की, रूस और सीआईएस के बीच यात्रा करता है। दामिर ने भौतिकी में स्नातक की डिग्री हासिल की, उनका मानना है कि इससे उन्हें इंटरनेट के लगातार बदलते परिदृश्य में सफल होने के लिए आवश्यक महत्वपूर्ण सोच कौशल प्राप्त हुआ है।
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