原标题：抖音三个人跳的舞蹈上那些舞蹈大咖可能根本不会跳舞……

从小被说小脑不发达，四肢不协调的痛一般人真的体会不了。。

每当提到跳舞小辣椒想象中嘚自己，哪怕是跟着 《 最炫民族风 》的节奏都抖得帅气异常——

但实际上跳出来是这样。。

嗯啊？我明明每个 beat 都在点子上的啊。

就在最近，来自加州大学伯克利分校的研究团队研究出了一个新算法能让人人都变身舞蹈界的杨丽萍。

首先准备一个范本舞蹈作为源视频，就先随便选段儿火星哥的 “ 短腿舞 ” 吧。

然后，再传入一段儿普通人随意晃动的视频作为用于修改的目标视频。

在接收到指令后Everybody dance now 算法会将源视频中人物的动作完全复刻到目标视频中。

不过刁钻的差友可能会怀疑是火星哥舞蹈难度系数不，动作幅度不够大所以复刻过程比较简单

那就再来段儿芭蕾吧，对舞者控制、力量、协调性的要求都更高复刻难度看上去比 “ 短腿舞 ” 更大了。

说真的算法的处理结果竟然还挺让人惊喜。。

动作同步毫无压力从头到手，再到脚部动作几乎都跟源视频保持了一致

要说有什么不足，鈳能就是气质这个东西真没法儿复制，源视频和目标视频中的舞者的仪态差异不小 “ 天鹅颈 ” 看来真的只能靠练出来了。。

效果我們都看到了现在来说说 Everybody dance now 的动作学习是怎么办到的。。

大家应该注意到两个视频之间有一个火柴人的动画了吧它就是真个算法的关键 —— GAN 对抗网络。

算法先分别对源视频和目标视频中人物的动作进行解析然后将动作以身体关键点的形式简化成火柴人动画，再把两个火柴人的动作一帧一帧对应修改

这个过程中，两个火柴人的动作经过了无数次映射学习就像是女生在教男朋友怎么才能给自己拍一张好看的风景照一样。。

男朋友拍照给女生看女生提出反馈意见给男朋友修改学习，从而磨合直至男友的水平和女生的欣赏力达到一致。

除了身体姿势的学习算法还把人物的身体分为了肩部以上和肩部以下两个板块，肩部以上的面部表情复刻也采用了同样的算法进行复刻

emmmmm，虽然细节效果有点一言难尽。

其实要是仔细看，不只是目标视频中人物的面部出现了消融的现象身体在动的时候也有相似的蔀分部位丢失和模糊化，算法目前还做不到完全的精准复刻

目前，Everybody dance now 还没有被运用到实际的场景中也还没有被开源出来。

不过因为这套 GAN 嘚学习方式省去了 3D 建模的复杂流程一旦成熟很可能会有效提升游戏、动画动效的制作效率。至于更小一点儿的使用场景嘛这套算法用茬抖音三个人跳的舞蹈、微视上可能会火。

“ 不用短腿也能跳火星哥的短腿舞 ”