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注意屏幕右下角，那随性的舞步 (↑↑↑) 。
他是杰伦·布伦森，达拉斯独行侠 (小牛) 的新秀控卫。几天前，在主场对马刺的比赛上，他砍下了全场最高的34分。
但重点不在比赛，而在中场休息的“Dance Cam”时间：布伦森出现在大屏一角，和看台上的球迷一起“舞蹈”，前所未有。
并且，除了与民同乐的画风之外，他也会“跳”火星哥的舞：
那么，NBA球员是怎样解锁这样精湛的动作的？
布伦森先站在绿幕前面，录下了一些基本动作：
然后，回去练球，学舞的事交给机器学习就好。
捕捉一下姿态
要学跳舞，第一步是用姿态估计算法，一帧一帧处理录好的视频，把布伦森变成火柴人。
卡耐基梅隆大学出品的OpenPose，就是一个优秀的选择：
OpenPose会标出人体的18个关键点：
把这些点连成一个火柴人，来表示人物的姿态。
训练一下舞步
既然是和火星哥学跳舞，就要用同样的方法，把火星哥的舞蹈视频处理一下，变出火柴人。
然后，参照伯克利Everybody Dance Now的做法：
AI会探索出一种规则，把两个火柴人身上的每个关键点，一一匹配起来。
这样，就算两人身材比例有差别，舞姿也不会在传递的过程中走了样。
(如果下一次，要和另外一位老师学舞，只要让AI再找出一套匹配规则就可以了。)
当布伦森的火柴人解锁了火星哥的舞姿，就要训练一只GAN，把火柴人变成完整的人形。
来自英伟达 (和伯克利) 的pix2pixHD便可以完成这个任务：
GAN的生成器要造出足够逼真的图像，让判别器分辨不出谁是真实视频的截图，谁是生成器的作品。
最终，布伦森便拥有了火星哥精致的舞步：
其实，除了布伦森，还有很多人偷偷向火星哥“学”过舞：
One More Thing
那么问题来了，冉冉升起的NBA新星，怎么会想去“学跳舞”？
布伦森“练舞”的成果，来自一间叫做Xpire的AI公司，总部也在达拉斯。
而他效力的球队小牛的老板库班，是这间公司的联合创始人。
OpenPose：
https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose
Everybody Dance Now论文传送门：
https://arxiv.org/pdf/1808.07371.pdf
pix2pixHD项目传送门：
https://github.com/NVIDIA/pix2pixHD
— 完 —
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