MoSculp：MIT CSAIL用AI創建3D列印「運動雕塑」

本文由人工智慧觀察編譯

譯者：Sandy

很多人都聽說過雕塑，也看過一兩部3D電影，但對3D動畫雕塑（3D motion sculptures）可能就沒那麼熟悉了。這一術語是由麻省理工學院計算機科學與人工智慧實驗室，谷歌研究所和加州大學伯克利分校的研究人員已共同提出的，他們試圖通過人工智慧系統來展示人體是如何運動的。

這一系統被稱為MoSculp，在論文《MoSculp：形狀和時間的互動式可視化》（MoSculp: Interactive Visualization of Shape and Time）中有所描述，該論文將於下個月在德國柏林的UIST會議上發布。Xiuming Zhang是一名博士生，也是論文的第一作者，他認為這可以幫助想要提高技能的運動員進行詳細的運動研究。

「想像一下，你有一個關於Roger Federer 在網球比賽中投球的視頻，以及一個自己學習網球的視頻。」Zhang說，「然後你可以建立兩種情景的動作雕塑來比較它們，並更全面地研究你需要改進的地方。」

其在實踐中的工作原理如下：將視頻載入到系統後，MoSculp將檢測到的關鍵點覆蓋在輸入幀上，並通過幾個隨機選擇的幀確認它們。 （內置的校正工具可以讓用戶在必要時進行調整。）在校正「暫時不一致的檢測」後，它會生成運動雕塑並將其載入到自定義界面中。

這是一個多步驟的過程。首先，MoSculp會首先自動檢測拍攝對象身體上的2D關鍵點，例如芭蕾舞女演員的髖關節，膝關節和踝關節，同時進行複雜的舞蹈序列。然後，它將這些點的最佳姿勢轉化為3D「骨架」。

之後，將這些骨架拼接在一起後，系統會生成一個可以3D列印的運動雕塑，顯示主體追蹤的平滑，連續的運動路徑。用戶可以在雕塑周圍導航並定製他們的圖形以聚焦於不同的身體部位，分配不同的材料以區分部件，甚至自定義照明，然後使用3D印表機進行列印。

在試驗期間，研究人員發現超過75％的受試者認為MoSculp提供了比標準攝影技術更詳細的運動學習可視化。據悉，這一系統最適合較大的動作，比如在舞蹈序列中拋球或進行一次飛躍。它也適用於可能阻礙或複雜運動的情況，像穿著寬鬆衣服或攜帶物品的人。

另外，目前，MoSculp僅適用於單一主題發熱視頻，但團隊希望將其擴展到多個人。在未來，他們相信它可以用於研究社會障礙，團隊動態以及人際交往等事情。

「舞蹈和高技能運動通常看起來像"移動雕塑"，但它們只會形成稍縱即逝的短暫形狀，」Adobe傳播負責人Courtney Brigham表示。「這項工作展示了如何採取動作並將其轉化為具有客觀運動可視化的真實雕塑，為運動員提供了一種分析他們的訓練動作的方式。」

（文中圖片來自網路）

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