: "Gör som jag gör" rörelseöverföring: givet ett YouTube-klipp av en ballerina (överst), och en video av en doktorand som utför olika rörelser, vår metod överför ballerina prestation till studenten (underst). Video: https://youtu.be/mSaIrz8lM1U Abstract This paper presents a simple method for "do as I do" motion transfer: givet en källvideo av en person som dansar, kan vi överföra denna föreställning till en roman (amateur) mål efter bara några minuter av målet som utför standardrörelser. Vi närmar oss detta problem som video-till-video översättning med pose som en mellanliggande representation. För att överföra rörelsen, vi extrahera poser från källämnet och tillämpa den inlärda pose-to-exactance kartläggning för att generera målet subjektet. Vi förutspår två på varandra följande ramar för tidssammanhängande videoresultat och inför en separat pipeline för realistisk ansiktssyntes. Även om vår metod är ganska enkel, ger den förvånansvärt övertygande resultat (se video). Detta motiverar oss att också tillhandahålla ett rättstekniskt verktyg för tillförlitlig syntetisk innehållsdetektering, som kan skilja videor syntetiserade av vårt system från verkliga data. Dessutom släpper vi en första av sitt slag öppen källkod datauppsättning av videor som kan användas lagligt för utbildning och rörelseöverföring. * C. Chan är för närvarande doktorand vid MIT CSAIL. † T. Zhou är för närvarande anknuten till Humen, Inc.
Chan och Al. REF överför en persons ställning i en källvideo till ett målobjekt i en annan video.
Everybody Dance Now
{'venue': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'journal': '2019 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision (ICCV)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}