“视频精灵”，让AI敢为人师

 
 
“视频精灵”，让AI敢为人师  
 

克日，美国斯坦福大学一个研究团队在预印本论文网站arXiv上宣布论文。研究人员将“视频精灵”（VideoSprites）技能应用在网球赛中，成立一种行为模子并将其与基于图像的渲染团结，构建出可交互节制的视频，来仿照顶级网球职业选手的气势气魄和表示。

研究者认为，该系统具备生成传神游戏视频的本领，具有交互式用户节制成果，从而得到体育娱乐新体验，也可应用于运带动视频阐明和锻练。

AI锻练，真的来了么？

前所未见的对决

受新冠疫情影响，本年很多体育赛事延期或打消，作为世界上最陈腐的网球赛事——温布尔登网球锦标赛（温网）也未能幸免。所幸，科学家用AI系统合成了传神度极高的虚拟角逐作为补充，该系统甚至能为我们带来实际糊口中不行能呈现的“名家对决”。

在竞技体育规模，人们常常操作海量角逐视频，建设对运带动行为的预测模子。受此开导，斯坦福大学的研究人员操作带标注的击球周期（包罗每次击球时从筹备、击球到复兴的一系列行动）数据库，构建了运带动行为的统计模子，并生成球员的击球选择和回位决定。

基于多样化的现实数据渲染高质量视频，该研究提供了一种建设真实视频片断数据集的要领，并用于建设可节制视频系统。这一进程涉及神经图像迁移要领，可以消除差异角每日或差异角逐时间运带动外观（着装发型等）的差别。当运带动在画面中被部门裁剪时，系统还能补齐缺失的像素数据，使新视频具备必然的不变和连贯性（如运带动对球判定后作出的回应姿势）。

除此之外，该系统建设的视频支持交互节制。好比，你可以节制网球的落点和运带动击球后的回位。你甚至可以“修改”之前的角逐，如2019年温网男单决赛中，德约科维奇与费德勒那场史诗级对决，通过这个系统修改角逐中的要害一球，颠覆本来的功效。该系统还能建设一些从未见过的对垒，好比费德勒本身和本身打球。

“智能陪练”越来越多

“我们的系统理论上可以直策应用到乒乓球可能羽毛球，只要有相应的视频数据集，就可以生成乒乓球可能羽毛球的视频。”论文第一作者、斯坦福大学博士生张浩天通过邮件汇报《中国科学报》，“今朝来看，假如想应用到其他举动规模，好比篮球可能足球，概略的思路也沟通，是可行的。”

据张浩天先容，该系统具有交互式用户节制成果，可应用于运带动视频阐明和锻练。除网球外，还可应用于其他举动规模，但需要降服一些问题。好比巨大的相机视角，以及如何练习多个球员之间战术共同的模子。

“今朝这篇论文是针对网球场景去研究的，用了不少关于网球的专业常识。假如应用于其他举动项目，相关规模的专业常识需要按照详细项目从头梳理和构建。”中科院自动化所研究员兴军亮阐明道，“在此条件下，该技能可以延伸到兵乓球、羽毛球、篮球等技术型举动项目。”

“针对网球的系统已经完成了。”张浩天说，“个中视频标注是重要内容，需要一些事情量，不外绝大部门标注事情可以由AI模子自动标注，好比运带动的定位和姿势等，只有小部门信息需要人工标注。”

兴军亮认为，纵然在不侧重详细行动、技术的项目，将来也会呈现一些操作AI技能的锻练解说手段。好比，主要偏重于计策思考的围棋，此刻AlphaZero等AI技能已经用于围棋选手的培训。