ідея - Künstliche Intelligenz Bewegungssynthese - # Attributbasierte Generierung von 3D-Menschenbewegungen für künstlerische Performances

Generierung realistischer 3D-Bewegungssequenzen für künstlerische Aufführungen mithilfe von Attributbeschreibungen

Q: Wie könnte dieses Modell für die Erstellung anderer Arten von Bewegungssequenzen, wie z.B. elegante Ballettbewegungen oder abstrakte moderne Tanzbewegungen, angepasst werden?

Um dieses Modell für die Erstellung anderer Arten von Bewegungssequenzen anzupassen, wie zum Beispiel elegante Ballettbewegungen oder abstrakte moderne Tanzbewegungen, könnten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden. Zunächst könnte das bestehende Datenset erweitert werden, um eine Vielzahl von Bewegungsstilen und -arten abzudecken. Dies würde es dem Modell ermöglichen, eine breitere Palette von Bewegungen zu erlernen und zu generieren. Des Weiteren könnten die Attribute, die zur Beschreibung der Bewegungen verwendet werden, angepasst werden, um die spezifischen Merkmale und Anforderungen verschiedener Tanzstile widerzuspiegeln. Zum Beispiel könnten Attribute wie "Anmut" oder "Expressivität" hinzugefügt werden, um elegante Ballettbewegungen zu erfassen, während Attribute wie "Abstraktheit" oder "Dynamik" für moderne Tanzbewegungen relevant sein könnten. Die Interaktionsmöglichkeiten der Benutzeroberfläche könnten ebenfalls angepasst werden, um Choreografen und Tänzern die Feinabstimmung und Kontrolle über die generierten Bewegungen zu ermöglichen. Dies könnte die Integration von spezifischen Tools zur Manipulation von Bewegungseigenschaften und -stilen umfassen, um den künstlerischen Ausdruck zu unterstützen.

Q: Welche Bedenken hinsichtlich der Authentizität und Integrität des künstlerischen Ausdrucks könnten bei der Verwendung von KI-generierten Bewegungen auftreten, und wie könnte man diese Bedenken adressieren?

Bei der Verwendung von KI-generierten Bewegungen könnten Bedenken hinsichtlich der Authentizität und Integrität des künstlerischen Ausdrucks auftreten. Ein Hauptanliegen könnte die Sorge sein, dass die generierten Bewegungen möglicherweise zu standardisiert oder vorhersehbar wirken und den individuellen künstlerischen Stil und die Kreativität beeinträchtigen könnten. Um diese Bedenken anzugehen, ist es wichtig, dass Choreografen und Tänzer die KI-generierten Bewegungen als kreatives Werkzeug und nicht als Ersatz für menschliche Kreativität betrachten. Die KI sollte als Unterstützung dienen, um neue Ideen zu inspirieren und zu erweitern, anstatt den künstlerischen Prozess zu dominieren. Darüber hinaus ist es entscheidend, dass die KI-Algorithmen so gestaltet sind, dass sie die Vielfalt und Einzigartigkeit des künstlerischen Ausdrucks fördern. Dies könnte durch die Implementierung von Mechanismen zur Variation und Anpassung der generierten Bewegungen erreicht werden, um sicherzustellen, dass sie den individuellen Stil und die Vision des Künstlers widerspiegeln.

Q: Inwiefern könnte die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese das Verständnis und die Interpretation von Tanz und Bewegungskunst in der Gesellschaft verändern?

Die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese könnte das Verständnis und die Interpretation von Tanz und Bewegungskunst in der Gesellschaft auf vielfältige Weise verändern. Einerseits könnte sie dazu beitragen, die Zugänglichkeit und Verfügbarkeit von hochwertigen Bewegungskreationen zu erhöhen, indem sie Choreografen und Tänzern innovative Tools zur Verfügung stellt, um ihre künstlerischen Visionen umzusetzen. Darüber hinaus könnte die KI-generierte Bewegungssynthese neue Formen der künstlerischen Zusammenarbeit und Interaktion ermöglichen, indem sie es Künstlern aus verschiedenen Disziplinen erleichtert, gemeinsam an Projekten zu arbeiten und Bewegungen zu kreieren, die über herkömmliche Grenzen hinausgehen. Auf gesellschaftlicher Ebene könnte die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese das Bewusstsein für die Vielfalt und den Reichtum der Bewegungskunst fördern, indem sie neue Möglichkeiten zur Erforschung und Darstellung von Bewegungen bietet. Dies könnte zu einer breiteren Wertschätzung und Anerkennung der künstlerischen Ausdrucksformen im Bereich des Tanzes führen und das Verständnis für die kulturelle Bedeutung von Bewegungskunst vertiefen.

Основні поняття

Unser Ansatz nutzt ein neuartiges, attributgesteuertes Variational-Autoencoder-Modell, um realistische 3D-Bewegungssequenzen zu generieren, die die künstlerische Vision des Performers widerspiegeln.

Анотація

Die Studie präsentiert ein innovatives Werkzeug für künstlerische Aufführungen, das auf Attributbeschreibungen basiert. Das Kernstück ist ein neuartiges, attributgesteuertes Variational-Autoencoder-Modell, das entwickelt wurde, um die Herausforderung des Erfassens und Generierens realistischer 3D-Menschenbewegungen aus Bewegungserfassungsdaten zu bewältigen.

Das Modell wurde speziell für die Darstellung komplexer Fallbewegungen entwickelt, die in drei distinkte Phasen unterteilt sind: Aufprall, Glitch und Fall. Durch die Verwendung separater Encoder-Decoder-Paare für jede Phase kann das Modell die einzelnen Bewegungsphasen präzise extrahieren und generieren. Darüber hinaus wurde eine zyklische Designstruktur eingeführt, bei der der letzte Frame der vorherigen Phase als Ausgangspunkt für die nächste Phase dient, um die Kontinuität der Bewegungssequenzen zu verbessern.

Um die Robustheit des Modells zu erhöhen, wurden umfangreiche Datenerweiterungstechniken angewendet, darunter die Verwendung der Fourier-Transformation zur Manipulation der Bewegungsdaten im Frequenzbereich. Zusätzlich wurde eine Verlustfunktion für die Startpose eingeführt, um die Genauigkeit der generierten Sequenzen weiter zu verbessern.

Das Forschungsteam hat auch eine benutzerfreundliche, webbasierte Visualisierungsplattform entwickelt, die es Künstlern ermöglicht, die generierten Bewegungen intuitiv zu erkunden und zu verfeinern. Die Plattform bietet eine 360-Grad-Ansicht und eine dynamische Zeitachse, mit denen Nutzer die Bewegungssequenzen detailliert untersuchen und anpassen können.

Insgesamt ebnet diese Arbeit den Weg für eine Zukunft, in der Technologie das kreative Potenzial des menschlichen Ausdrucks verstärkt und die Erstellung komplexer Bewegungsgenerierung einer breiteren künstlerischen Gemeinschaft zugänglich macht.

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Статистика

Die Fallbewegungen wurden in drei distinkte Phasen unterteilt: Aufprall, Glitch und Fall.
Für jede Phase wurden spezifische Attribute wie Stoß, Stich, Kontraktion, Zittern, Schleudern und Aufgeben definiert.
Das Datenmaterial umfasste etwa 150 Aufnahmen des Performers, der die Fallbewegungen mit randomisierten Attributen ausführte.

Цитати

"Unser Forschungsteam präsentiert ein innovatives Werkzeug für künstlerische Aufführungen, das auf Attributbeschreibungen basiert."
"Das Kernstück ist ein neuartiges, attributgesteuertes Variational-Autoencoder-Modell, das entwickelt wurde, um die Herausforderung des Erfassens und Generierens realistischer 3D-Menschenbewegungen aus Bewegungserfassungsdaten zu bewältigen."
"Insgesamt ebnet diese Arbeit den Weg für eine Zukunft, in der Technologie das kreative Potenzial des menschlichen Ausdrucks verstärkt und die Erstellung komplexer Bewegungsgenerierung einer breiteren künstlerischen Gemeinschaft zugänglich macht."

Ключові висновки, отримані з

Choreographing the Digital Canvas

by Siyu... о arxiv.org 04-02-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.00054.pdf

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Wie könnte dieses Modell für die Erstellung anderer Arten von Bewegungssequenzen, wie z.B. elegante Ballettbewegungen oder abstrakte moderne Tanzbewegungen, angepasst werden?

Um dieses Modell für die Erstellung anderer Arten von Bewegungssequenzen anzupassen, wie zum Beispiel elegante Ballettbewegungen oder abstrakte moderne Tanzbewegungen, könnten verschiedene Anpassungen vorgenommen werden. Zunächst könnte das bestehende Datenset erweitert werden, um eine Vielzahl von Bewegungsstilen und -arten abzudecken. Dies würde es dem Modell ermöglichen, eine breitere Palette von Bewegungen zu erlernen und zu generieren.
Des Weiteren könnten die Attribute, die zur Beschreibung der Bewegungen verwendet werden, angepasst werden, um die spezifischen Merkmale und Anforderungen verschiedener Tanzstile widerzuspiegeln. Zum Beispiel könnten Attribute wie "Anmut" oder "Expressivität" hinzugefügt werden, um elegante Ballettbewegungen zu erfassen, während Attribute wie "Abstraktheit" oder "Dynamik" für moderne Tanzbewegungen relevant sein könnten.
Die Interaktionsmöglichkeiten der Benutzeroberfläche könnten ebenfalls angepasst werden, um Choreografen und Tänzern die Feinabstimmung und Kontrolle über die generierten Bewegungen zu ermöglichen. Dies könnte die Integration von spezifischen Tools zur Manipulation von Bewegungseigenschaften und -stilen umfassen, um den künstlerischen Ausdruck zu unterstützen.

Welche Bedenken hinsichtlich der Authentizität und Integrität des künstlerischen Ausdrucks könnten bei der Verwendung von KI-generierten Bewegungen auftreten, und wie könnte man diese Bedenken adressieren?

Bei der Verwendung von KI-generierten Bewegungen könnten Bedenken hinsichtlich der Authentizität und Integrität des künstlerischen Ausdrucks auftreten. Ein Hauptanliegen könnte die Sorge sein, dass die generierten Bewegungen möglicherweise zu standardisiert oder vorhersehbar wirken und den individuellen künstlerischen Stil und die Kreativität beeinträchtigen könnten.
Um diese Bedenken anzugehen, ist es wichtig, dass Choreografen und Tänzer die KI-generierten Bewegungen als kreatives Werkzeug und nicht als Ersatz für menschliche Kreativität betrachten. Die KI sollte als Unterstützung dienen, um neue Ideen zu inspirieren und zu erweitern, anstatt den künstlerischen Prozess zu dominieren.
Darüber hinaus ist es entscheidend, dass die KI-Algorithmen so gestaltet sind, dass sie die Vielfalt und Einzigartigkeit des künstlerischen Ausdrucks fördern. Dies könnte durch die Implementierung von Mechanismen zur Variation und Anpassung der generierten Bewegungen erreicht werden, um sicherzustellen, dass sie den individuellen Stil und die Vision des Künstlers widerspiegeln.

Inwiefern könnte die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese das Verständnis und die Interpretation von Tanz und Bewegungskunst in der Gesellschaft verändern?

Die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese könnte das Verständnis und die Interpretation von Tanz und Bewegungskunst in der Gesellschaft auf vielfältige Weise verändern. Einerseits könnte sie dazu beitragen, die Zugänglichkeit und Verfügbarkeit von hochwertigen Bewegungskreationen zu erhöhen, indem sie Choreografen und Tänzern innovative Tools zur Verfügung stellt, um ihre künstlerischen Visionen umzusetzen.
Darüber hinaus könnte die KI-generierte Bewegungssynthese neue Formen der künstlerischen Zusammenarbeit und Interaktion ermöglichen, indem sie es Künstlern aus verschiedenen Disziplinen erleichtert, gemeinsam an Projekten zu arbeiten und Bewegungen zu kreieren, die über herkömmliche Grenzen hinausgehen.
Auf gesellschaftlicher Ebene könnte die Verwendung von KI-Technologie zur Bewegungssynthese das Bewusstsein für die Vielfalt und den Reichtum der Bewegungskunst fördern, indem sie neue Möglichkeiten zur Erforschung und Darstellung von Bewegungen bietet. Dies könnte zu einer breiteren Wertschätzung und Anerkennung der künstlerischen Ausdrucksformen im Bereich des Tanzes führen und das Verständnis für die kulturelle Bedeutung von Bewegungskunst vertiefen.