Den senaste tidens framsteg inom djupinlärning har möjliggjort utvinning av högnivåfunktioner från rå sensordata som har öppnat nya möjligheter inom många olika områden, inklusive datorgenererad koreografi. I denna artikel presenterar vi ett system chorrnn för att skapa nytt koreografiskt material i det nyanserade koreografiska språket och stilen hos en enskild koreograf. Det visar också lovande resultat i att producera en högre nivå kompositionssammanhållning, snarare än att bara generera sekvenser av rörelser. Kärnan i chor-rnn är ett djupt återkommande neuralt nätverk utbildat på rå rörelse fånga data och som kan generera nya danssekvenser för en solo dansare. Chor-rnn kan användas för gemensam koreografi mellan människor och maskiner eller som en kreativ katalysator, som fungerar som inspiration för koreografer.
En generativ modell presenterades i REF för att skapa en ny danssekvens för en solodansare.
Generative Choreography using Deep Learning
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}