科學家們已經教授了一種神經網路來編排舞蹈革命的水平
為影片遊戲專營權創造水平舞蹈革命是一項耗時的任務。遊戲使用的步進圖基本上是舞蹈樂譜，指導玩家在音樂中及時將腳放在哪裡。通常它們是手寫的，或者是遊戲的開發者或者是使用開源DDR埠StepMania的粉絲。不過，現在計算機工程師已經發明瞭一種更快的方法，利用神經網路的力量為任何歌曲生成步進圖。
在本週發表的一篇論文中，來自加利福尼亞大學的三位研究人員描述瞭如何訓練神經網路來生成新的步進圖。神經網路研究資料來分析模式，然後產生相似的輸出，在這種情況下，有大量的資料來源以扇形圖的形式出現。
這項研究的合著者之一（也是DDR的長期粉絲）Chris Donahue告訴《提綱》：“有一天我恍然大悟，我的硬碟裡埋了太多太多太多太多太多太多太多太多太多太多太多太多太多的資料，研究人員使用了來自不同編舞的兩個主要資料集，總的訓練資料涵蓋了35個小時的帶註釋的音樂和35萬多個步驟。
訓練後的神經網路透過一系列簡單的動作生成新的步進圖。首先，將歌曲轉換成頻譜圖——音訊的視覺表示，神經網路用來識別音調和節奏等特徵。接下來，一個步驟放置演算法將歌曲分割成10毫秒的樣本，並根據相關音訊特徵的存在（或不存在）來決定是否任何單個樣本都可以包含步驟。然後，一個步驟選擇演算法使用不同的移動對映這些選擇，建立一個完整的DDR步驟圖。
你可以在下麵看到電視網的編排。左邊是一個人寫的臺階圖；右邊是電腦生成的同一首歌的版本。
結果完全是人類可以玩的，但是，與人工智慧的許多創造性嘗試一樣，專業人士仍然可以分辨出其中的區別。step圖表的創造者Fraxtil**了許多用於訓練神經網路的圖表，他在接受暫存器採訪時說：“很容易判斷出它的輸出是合成的。”
Fraxtil說：“在步進圖中有很多創造力，主要是選擇性地使用重覆和對比，人工智慧要麼無法學習，要麼無法有效地應用。”。但是，他們補充說，在他們看到的所有自動生成步進圖的嘗試中，這一次是迄今為止“最成功的迭代”。現在如果我們能創造出一個機器人，它能像人類一樣執行DDR動作。
- 發表於 2021-05-10 10:37
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