教练我想学跳舞NBA球星变身舞王都是托机器学习的福

注意屏幕右下角，那随性的舞步 (↑↑↑) 。

他是杰伦·布伦森，达拉斯独行侠 (小牛) 的新秀控卫。几天前，在主场对马刺的比赛上，他砍下了全场最高的34分。

但重点不在比赛，而在中场休息的“Dance Cam”时间：布伦森出现在大屏一角，和看台上的球迷一起“舞蹈”，前所未有。

并且，除了与民同乐的画风之外，他也会“跳”火星哥的舞：

那么，NBA球员是怎样解锁这样精湛的动作的？

布伦森先站在绿幕前面，录下了一些基本动作：

然后，回去练球，学舞的事交给机器学习就好。

要学跳舞，第一步是用姿态估计算法，一帧一帧处理录好的视频，把布伦森变成火柴人。

卡耐基梅隆大学出品的OpenPose，就是一个优秀的选择：

OpenPose会标出人体的18个关键点：

把这些点连成一个火柴人，来表示人物的姿态。

训练一下舞步

既然是和火星哥学跳舞，就要用同样的方法，把火星哥的舞蹈视频处理一下，变出火柴人。

然后，参照伯克利Everybody Dance Now的做法：

AI会探索出一种规则，把两个火柴人身上的每个关键点，一一匹配起来。

这样，就算两人身材比例有差别，舞姿也不会在传递的过程中走了样。

(如果下一次，要和另外一位老师学舞，只要让AI再找出一套匹配规则就可以了。)

当布伦森的火柴人解锁了火星哥的舞姿，就要训练一只GAN，把火柴人变成完整的人形。

来自英伟达 (和伯克利) 的pix2pixHD便可以完成这个任务：

GAN的生成器要造出足够逼真的图像，让判别器分辨不出谁是真实视频的截图，谁是生成器的作品。

最终，布伦森便拥有了火星哥精致的舞步：

其实，除了布伦森，还有很多人偷偷向火星哥“学”过舞：

△ 来自伯克利，Everybody Dance Now！

那么问题来了，冉冉升起的NBA新星，怎么会想去“学跳舞”？

布伦森“练舞”的成果，来自一间叫做Xpire的AI公司，总部也在达拉斯。

而他效力的球队小牛的老板库班，是这间公司的联合创始人。

OpenPose：

https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose

Everybody Dance Now论文传送门：

https://arxiv.org/pdf/1808.07371.pdf

pix2pixHD项目传送门：

https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD

— 完 —

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