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L’Intelligenza Artificiale è il balocco del momento. Ogni settimana c’è una qualche novità e un nuovo modo per utilizzarla in maniera potenzialmente controversa. Questa volta un team di ricerca di Barkley ha aumentato le capacità dei DeepFake per trasferire le movenze aggraziate di un ballerino professionista ad un danzatore principiante.
Da Barkley i Nuovi DeepFake che Danzano
Quando si ha un cervello grosso come quello di Caroline Chan è giusto vantarsene. Ecco perchè la ricercatrice di Barkley ha pubblicato il video “Everybody Dance Now” sul suo canale YouTube. Il filmato mostra il risultato finale della ricerca condotta dal gruppo formato anche da Shiry Ginosar, Tinghui Zhou ed Alexei A. Efros. Il sistema di intelligenza artificiale che hanno elaborato estrapola le movenze di un ballerino professionale da un video sorgente. In seguito le utilizza per migliorare la performance di un danzatore amatoriale e produrre un filmato quasi realistico. In pratica possiamo usare l’IA per fingerci ballerini abilissimi anche se non riusciamo a mantenere l’equilibrio quando ci alziamo dal divano. Questa tecnologia potrebbe rivoluzionare il mondo dell’intrattenimento e rendere interessanti persino i saggi di danza delle medie.
Dietro le Quinte della Coreografia
Troviamo lo spiegone scientificamente esatto delle tecniche utilizzate nell’articolo originale. Invece il risultato finale è presentato nel video e su GitHub. In pratica prendiamo un video sorgente con la coreografia ed un filmato bersaglio con un ballerino mediamente incapace e li fondiamo in un prodotto finale con l’inetto che danza manco fosse Roberto Bolle. Riassumendo possiamo dire che si tratti dell’ultimo progresso nella tecnologia ormai chiamata DeepFake. Gli stessi ricercatori segnalano una parentela con Video Rewriter che campionava le espressioni facciali per creare video di discorsi mai avvenuti. Alla miscela si aggiunge la tecnica GAN di Ian Goodfellow che è stata portata alla ribalta da NVIDIA per la produzione di immagini fotorealistiche tramite IA. In effetti l’IA si era già esercitata trasformando filmati di cavalli in documentari sulle zebre. Il processo messo a punto dal team di Barkley fa qualche passo in più e avviene in due fasi. Inizialmente il programma deve imparare (Training). Esaminando il video del ballerino amatoriale viene estrapolato un modello stick-figure e se ne verifica la validità. Quindi ne accerta l’attendibilità reiterando i passaggi e sfrutta Pix2pixHD per migliorare la resa realistica. Poi inizia la seconda fase denominata Trasferimento. Il modello creato dal video del ballerino professionale viene normalizzato e applicato al video dell’amatoriale. Si applica anche un temporal smoothing che possiamo equiparare ad un effetto di morphing per aumentare la fluidità del gesto.
Ancora Qualche Limite
Il risultato finale presenta ancora dei limiti e tutto il processo richiede alcune attenzioni per andare a buon fine. Ad esempio entrambi i soggetti devono indossare abiti aderenti per facilitare il compito dell’Intelligenza Artificiale. Invece le imperfezioni grafiche possono essere corrette con una maggiore potenza di calcolo e più passaggi di iterazione. Anche aumentare la definizione del modello a stick-figure migliorerebbe la fluidità riducendo l’uso del temporal smoothing in favore di un aspetto più naturale. Per ora continua a giocare con i DeepFake tradizionali su PornHub ed aspetta prima di mandare il curriculum alla Scala ed al Bolshoi.
