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音乐与图形学的融合:人工智能算法驱动数字人演奏提琴!SIGGRAPH 2024 论文分享
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在涉及人体动作研究的广泛领域中,乐器演奏是人类精细复杂运动的综合呈现。而在传统的视频中,演奏者的动作细节难以被详尽且全面地揭示。 本文主要研究无标记的多模态人体动作捕捉,尤其是弦乐表演捕捉,其中涉及细微的手弦接触和复杂的动作。为了实现这一目标,我们首先收集了一个数据集:弦乐表演数据集(SPD),其中包括大提琴和小提琴表演。该数据集包含多达23个不同视角的视频、音频以及详细3D标注(身体、双手、乐器和琴弓)。此外,为了获取详细的动作标注,我们提出了一个音频引导的多模态运动捕捉框架,该框架结合了从音频信号中检测到的琴弦接触位置,以辅助捕捉手部的精细动作。该框架是完全无标记的捕捉弦乐表演的基线,无需在表演者身上添加任何外部设备,从而消除了捕捉对乐器表演的影响。 欢迎关注我们, 项目链接:https://github.com/Yitongishere/string_performance (Comming Soon) 论文链接:https://arxiv.org/abs/2405.04963 @香波飞机 和 @动次打次步次打次 为论文共同一作。
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