Music-to-Dance：EDGE AI 根據音頻輸入為 TikTok 生成無限數量的舞蹈創意
簡單來說
EDGE：改變舞蹈世界的人工智能編舞軟件
斯坦福大學有 宣布 一種強大的音樂舞蹈 AI，可根據稱為 EDGE 的音頻輸入生成舞蹈。 EDGE 是一種用於定制舞蹈創作的有效方法，可以在遵循任何提供的音樂的同時製作出物理上可信、逼真的舞蹈。 借助強大的音樂特徵提取器 Jukebox 和基於變換器的擴散模型，EDGE 提供了非常適合舞蹈的強大編輯功能，例如關節調節、中間動作和舞蹈延續。 它發現，與最近的方法（如 Bailando 和事實。
從音樂到編舞：EDGE 如何產生它的舞蹈
即使對於在野外發現的音樂樣本，EDGE 也可以使用來自強大的 Jukebox 模型的音樂嵌入來製作高質量的舞蹈。 EDGE 使用凍結的點唱機模型來合併輸入音樂。 一系列五秒鐘的舞蹈剪輯用於教授有條件的 擴散模型 如何映射嵌入到剪輯中的音樂。 在將多個剪輯的批次連接在一起以創建任意長度的完整視頻之前，應用時間約束以確保時間一致性。
新生成的音樂到舞蹈輸出
EDGE 支持任意時間和空間限制。 它可以支持許多最終用戶應用程序，包括：
- 通過要求多個序列批次之間的時間連續性，可以生成任意長度的舞蹈。
- 包含關節限制的舞蹈，例如下半身運動導致上半身生成，或相反。
- 以預先確定的開始和結束動作跳舞。
- 以預定動作開始的舞蹈被稱為舞蹈延續。
研究人員發現，與其他算法生成的舞蹈相比，人類觀察者絕大多數更喜歡 EDGE 算法生成的舞蹈。 該研究的作者表示，EDGE 算法代表了計算機生成舞蹈領域的重大進步。 他們相信該算法可用於為現實世界和 虛擬事件，例如社交和 TikTok 趨勢、婚禮、派對或公司活動。
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關於作者
Damir 是團隊領導、產品經理和編輯 Metaverse Post，涵蓋 AI/ML、AGI、LLM、Metaverse 等主題 Web3- 相關領域。 他的文章每月吸引超過一百萬用戶的大量讀者。 他似乎是一位在 SEO 和數字營銷方面擁有 10 年經驗的專家。 達米爾曾在 Mashable、Wired、 Cointelegraph、《紐約客》、Inside.com、Entrepreneur、BeInCrypto 和其他出版物。 他作為數字游牧者往返於阿聯酋、土耳其、俄羅斯和獨聯體國家之間。 達米爾獲得了物理學學士學位，他認為這賦予了他在不斷變化的互聯網格局中取得成功所需的批判性思維技能。
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