AI替人跳舞，打破的可不止短視頻最后那幾道屏障
前不久，商湯科技在北京正式發(fā)布短視頻美顏工具——SenseAR，包括：全身塑型、頭部、肩部、腰部、臀部、腿部塑型以及增高功能，不僅功能多而且整體效果逼真自然。在此之前，包括陌陌，LIKE短視頻，微視等APP已經提早上線了這一功能。視頻里的小姐姐跳著舞，跳著跳著就瘦了，很讓人羨慕。但智能相對論（aixdlun）分析師雷宇很快就發(fā)現(xiàn)，我缺的不是讓人變瘦的短視頻軟件，我缺的是跳舞的技能。
商湯科技（GIF）
微視（GIF）
好在天無絕人之路，不久前伯克利分校的研究人員發(fā)布了一篇名為《Everybody Dance Now》的論文，研究顯示，任何人都可以被包裝成一個舞者，最后“偽造”出真人動作的畫面。你沒看錯，AI會使四肢不協(xié)調的你在視頻中變身“舞林高手”。
（GIF）
從AI美顏到逐漸興起的AI動態(tài)瘦身再到AI替人跳舞，AI正在不斷突破我們本以為牢固的屏障。未來抖音快手等短視頻APP上的小哥哥小姐姐，不僅顏值身材存疑，連業(yè)務能力都不能得到有效保障，短視頻網紅從“老天賞飯吃”過度到了”AI賞飯吃“的階段。這不由得令人發(fā)問，AI為何在不斷的突破屏障？未來，AI還能在短視頻時代做什么？
所謂屏障，就是需要打破然后重建
從靜態(tài)美顏到動態(tài)跳舞，AI一步兩步三步四步向前走，它正在不斷刷新我們的認知。
1、深度學習的發(fā)展，讓AI從事藝術創(chuàng)造有了可能
在說AI跳舞前，我們不妨先看看換臉。2017年12月，一個名為“DeepFakes”的用戶在Reddit上發(fā)布了一個“假視頻”，但視頻中的人臉是后期替換過的。其中的原理很簡單，通過訓練深度神經網絡，使他們分別在機器上還原出兩個人的臉，然后便可直接輸入數(shù)據替換。
而在《Everybody Dance Now》的論文中，研究人員需要讓機器學習兩個視頻：一個是源對象視頻，另一種是目標人物的隨機動作視頻，通過尋找關鍵點姿勢，最后實現(xiàn)源視頻集和目標視頻集中找到圖像的轉換。
僅僅是替換還不足以顯示深度學習的強大，實際上，深度學習在藝術領域早已根基穩(wěn)固。通過學習不同風格畫家的作品，機器還可以作畫。去年谷歌的AI制作了一幅畫，最后以8500美元賣出，而能寫詩能唱歌的微軟小冰更為我們所知，而在未來， AI不僅從事藝術，還可以讓毫不相關的素人從事藝術。
2、從顯性的儀表到隱性的技能，人們想躺贏
人們對技術進步帶來的喜悅感的閾值越來越高。剛開始，能拍照留念就好，比如我們小時候常見的比耶騎馬游客照。隨后，美顏成了剛需，你已經很難在社交平臺上看到未美顏的照片了，網紅美顏前后對比差異明顯的照片也一度被人津津樂道，但是這還遠遠不夠。
正如開頭智能相對論（aixdlun）分析師雷宇所說的，短視頻瘦身已經逐漸過度成標配。但僅僅只是顯性儀態(tài)還是遠遠不夠，隱形的技能勢必會成為人們新的需求。人們想要的只會更多，但說多也不是很多，只是躺贏。
去年12月20日，微視和抖音于同一天推出了兩款相似的功能——線上跳舞機，其中抖音更是憑借“尬舞機“獲得了巨大流量。緊接著，美拍就上線了國內首款可以邊看邊學的舞蹈模仿學習功能——舞蹈跟拍器，而嗅到舞蹈商機的不僅僅這是短視頻領域，愛奇藝、優(yōu)酷也紛紛推出自制舞蹈綜藝。
舞蹈煥發(fā)出了強大的生命力，一項技術創(chuàng)新如果不能與市場需求有效對接，便無法形成具有說服力的價值主張。而AI替人跳舞這一招，無疑是在順應人們的需求。
3、AI外形塑造已成紅海，AI企業(yè)亟需探索藍海
人工智能技術有一個不成文的規(guī)定，未實現(xiàn)的才叫智能，而實現(xiàn)了的人們往往不會這樣認為，比如智能手機。而實際上，AI美顏技術的紅海已經夠“紅”了，市面上的主流手機也少有不打AI美顏牌的，而AI動態(tài)瘦身也越來越普遍，企業(yè)亟需探索更深的藍海。
智能相對論（aixdlun）分析師雷宇的一位大學同學是活躍在某直播軟件和某短視頻網站上的網紅，身長條順的她起初毫無關注，最后靠著極具特色的舞蹈火了一把。唱歌實現(xiàn)了真正的大眾化，但舞蹈沒有，誰都能吼兩嗓子倒不一定誰都能舞兩下，AI替代跳舞無疑是一塊好奶酪。
從臉萌、魔漫相機等APP曇花一現(xiàn)，我們會發(fā)現(xiàn)產品功能如果過于單一很容易，很容易被用戶拋棄，維持平臺生命力無疑需要不斷開啟更多更好玩更有趣的新功能，比如抖音就陸續(xù)上線了尬舞機、實時染發(fā)、搶拍等功能。那么，短視頻還能開發(fā)點啥功能呢？
分享
請輸入評論內容...
請輸入評論/評論長度6~500個字
