HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

رقص على الموسيقى

Hsin-Ying Lee Xiaodong Yang Ming-Yu Liu Ting-Chun Wang Yu-Ding Lu Ming-Hsuan Yang Jan Kautz

الملخص

الرقص مع الموسيقى هو حركة فطرية لدى البشر. ومع ذلك، فإن تعلُّم نمذجة عملية إنتاج الرقص من الموسيقى يُعدّ مشكلةً صعبة. إذ يتطلب بذل جهد كبير لقياس الارتباط بين الموسيقى والرقص، نظرًا لضرورة أخذ جوانب متعددة في الاعتبار في آنٍ واحد، مثل الأسلوب والإيقاع في كلٍ من الموسيقى والرقص. علاوةً على ذلك، فإن الرقص بطبيعته متعدد الوسائط، ويكون هناك احتمال متساوٍ لظهور حركات متعددة تالية لوضعية معينة في أي لحظة. في هذا البحث، نقترح إطارًا تعلُّميًا يُسمى "التركيب من خلال التحليل" لإنتاج الرقص من الموسيقى. في مرحلة التحليل، نُفكّك الرقص إلى سلسلة من الوحدات الأساسية للرقص، من خلالها يتعلم النموذج كيفية الحركة. وفي مرحلة التركيب، يتعلم النموذج كيفية تكوين رقصة متماسكة من خلال تنظيم حركات رقص أساسية متعددة بشكل سلس وفقًا للموسيقى المُدخلة. تُظهر النتائج التجريبية النوعية والكمية أن الطريقة المقترحة قادرة على إنتاج رقصات واقعية ومتنوعة ومتميزة بأسلوب متسق مع الموسيقى ومطابقة لإيقاعها.


بناء الذكاء الاصطناعي بالذكاء الاصطناعي

من الفكرة إلى الإطلاق — سرّع تطوير الذكاء الاصطناعي الخاص بك مع المساعدة البرمجية المجانية بالذكاء الاصطناعي، وبيئة جاهزة للاستخدام، وأفضل أسعار لوحدات معالجة الرسومات.

البرمجة التعاونية باستخدام الذكاء الاصطناعي
وحدات GPU جاهزة للعمل
أفضل الأسعار

HyperAI Newsletters

اشترك في آخر تحديثاتنا
سنرسل لك أحدث التحديثات الأسبوعية إلى بريدك الإلكتروني في الساعة التاسعة من صباح كل يوم اثنين
مدعوم بواسطة MailChimp