### VAM跳舞AI的生成过程 VAM（Video Motion Adaptation Model）是一个视频 motion retargeting 模型，可以将舞蹈视频中的运动 transfer 到目标人物上。下面将介绍 VAM 跳舞 AI 的生成过程。 #### 1. 数据准备 VAM 的训练数据包括两部分：舞蹈视频和目标人物视频。舞蹈视频是包含舞蹈动作的视频，目标人物视频是需要将舞蹈动作 transfer 到其上的视频。 #### 2. 特征提取 首先，对舞蹈视频和目标人物视频进行特征提取。特征提取包括两个步骤：骨骼关节点提取和运动特征提取。 - **骨骼关节点提取**：使用关节点检测算法，从视频中提取出人物的骨骼关节点。这些关节点可以表示人物的 pose 和运动。 - **运动特征提取**：根据关节点信息，提取出人物的运动特征，如关节点的速度、加速度、位置变化等。 #### 3. 运动 transfer 将舞蹈视频中的运动 transfer 到目标人物上。这个过程包括两个步骤：运动对齐和运动 transfer。 - **运动对齐**：将舞蹈视频中的运动与目标人物视频中的运动进行对齐。对齐的目的是确保舞蹈动作与目标人物的运动相匹配。 - **运动 transfer**：将对齐后的舞蹈运动 transfer 到目标人物上。这个过程使用 VAM 模型，根据舞蹈视频中的运动和目标人物的关节点信息，生成目标人物的运动。 #### 4. 生成结果 生成结果是目标人物视频，其中包含从舞蹈视频中 transfer 过来的舞蹈动作。生成结果可以通过 visualization 工具进行查看和评估。 ### 总结 VAM 跳舞 AI 的生成过程包括数据准备、特征提取、运动 transfer 和生成结果四个步骤。通过这个过程，可以将舞蹈视频中的舞蹈动作 transfer 到目标人物上，生成包含舞蹈动作的目标人物视频。