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转自 大数据文摘


大数据文摘出品

来源:engadget

编译:牛婉杨


2020是不同寻常的一年,受到疫情影响,一切聚集性会议、比赛都没能正常举行。连东京奥运会都延期到了2021年,今年的“温网”就更别想了。


但是,AI一切皆可盘!咱在线上模拟一个过把瘾。      


于是,你可以看到,费德勒与德约科维奇对打:



甚至还能看到“两个费德勒”对打的精彩画面:



这是前不久,斯坦福大学的研究人员开发的一款名为Vid2Player的基于AI的播放器,它可以生成逼真的网球比赛。


用真人视频作为训练素材,画面逼真到宛如电视转播比赛

 

为何在这个系统中能把网球选手描绘的如此惟妙惟肖?


这得益于研究人员最新发布的训练系统——“sprites”,基于费德勒等网球选手比赛的真人视频来塑造角色,因而更加逼真。然后,再用他们比赛的视频来训练AI,模拟他们打网球时的动作。

 

论文链接?

https://arxiv.org/pdf/2008.04524.pdf


因此,我们可以看到一个十分逼真的“比赛”场景,就好像与电视正在转播网球比赛。


另外,在建立统计模型时,研究人员利用了网球的周期性,来预测像德约科维奇和费德勒这样的明星选手在特定情况下的表现。在训练AI方面,该团队使用了一个带有注释镜头的数据库来训练。



这个模型考虑了常见的网球策略和每个选手的倾向。比如,通过训练,它知道德约科维奇喜欢将球击向对手的弱侧。同样,这个模型也考虑了球员在等待对手回球时的位置。这将使费德勒比纳达尔更接近底线,反映出他们两人在现实生活中的打法。


这些功能使系统可以创建潜在的无限假设场景。正如在上文中看到的,它可以生成费德勒与自己或小威廉姆斯比赛的画面。它甚至可以推断出如果一个球落在不同的位置,比赛结果会有什么不同。


你可以改变选手的“比赛”发挥

 

看比赛的时候如果看到心爱的球员输球是不是很难受,没关系,Vid2Player可以让你过一把“逆转比赛”的瘾。


Vid2Player能够回放实际的比赛,因为它是交互式的,用户可以在比赛展开时改变比赛的进程。例如,用户可以改变球员在球过网时的反应,或者球员的一般打球方式,还可以决定将目标对准球场的另一边,或者是反手击球还是正手击球。


更重要的是,能够控制他们的击球位置和恢复位置的话,这也就意味着这个AI系统很有可能被改编成游戏。



当然,这个系统也并非完美。尽管研究人员尽了最大努力来隐藏那些“破绽”,比如改变的灯光和玩家的衣服,但有些片段看起来还是有些生硬,像是直接从90年代的FMV游戏中剪切出来的。


有些画面中甚至球迷和选手都没有动。还令人感觉有点“假”的是选手和球都没有影子,而且他们看起来就像在球场的表面“滑行”。不过,这仍然是一个令人印象深刻的系统。


清华毕业的斯坦福博士生

 

另外,值得一提的是,这篇论文的一作是位从清华出来的小伙子Zhang Haotian。他在清华大学计算机系获得学士学位,曾和胡事民教授共事。


后来,在Kayvon Fatahalian教授的建议下,他来到了斯坦福大学计算机科学系攻读博士学位,致力于研究计算机图形学和计算机视觉。



除了这个项目以外,他还做过视频修复的项目,以及用计算技术分析过去十年间美国有线电视新闻中出现的人物和内容等,详情都在下方链接中,感兴趣的小伙伴可以点开看看~

https://cs.stanford.edu/~haotianz/


相关报道:

https://www.engadget.com/stanford-university-tennis-vid2player-ai-193041240.html?guccounter=1

https://cs.stanford.edu/~haotianz/research/vid2player/

米斯云

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