Die ChatGPT-Task Force wird von Europa eingerichtet
Das Gremium, das die nationalen Datenschutzbeauftragten Europas vereint, gab am Donnerstag bekannt, dass es eine Task Force für ChatGPT eingerichtet habe
Erfolgreiche Entwicklung eines KI-Modells, das Sprache in körperliche Bewegungen übersetzen kann
KI-Forscher der Carnegie Mellon University, Pennsylvania, USA, haben kürzlich erfolgreich ein tiefes KI-Modell entwickelt, das in der Lage ist, Sprachen (Text, Stimme) mit relativ hoher Präzision in Bewegungen und Gesten der Physik zu übersetzen.
Dieses KI-Modell trägt den Namen Joint Language-to-Pose (JL2P) und ist als Methode bekannt, die bei Verwendung die Möglichkeit bietet, natürliche Sprache mit effektiven 3D-Posensimulationsmodellen zu kombinieren. Praktische Anwendung in naher Zukunft.
Dieses KI-Modell trägt den Namen Joint Language-to-Pose (JL2P).
Die Fähigkeit von JL2P, Körperhaltung und Gesten im 3D-Raum zu analysieren und zu simulieren, wird durchgängig durch End-to-End-Programme trainiert – ein leistungsstarker und effektiver Programmieransatz. Das Trainingsprogramm wird in einzelne Sequenzen „zerlegt“. Das KI-Modell muss kurze, einfache Aufgaben erledigen, bevor es sich komplexeren Zielen zuwenden darf.
Derzeit sind die Animationssimulationsfunktionen von JL2P auf rudimentäre Bilder (bestehend aus einfachen geraden Linien) beschränkt, aber die Fähigkeit, menschenähnliche Bewegungen zu simulieren, basiert auf der Sprache des Modells. Diese KI-Visualisierung ist relativ genau und intuitiv. Das Team glaubt, dass Modelle wie JL2P eines Tages Robotern dabei helfen könnten, reale physische Aufgaben ähnlich wie Menschen auszuführen, oder bei der Erstellung virtueller animierter Charaktere für Videospiele und Filme helfen könnten.
Die Animationssimulationsmöglichkeiten von JL2P sind auf rudimentäre, einfache Bilder beschränkt
Eigentlich ist die Idee, ein KI-Modell mit der Fähigkeit zu entwickeln, Sprache in körperliche Bewegungen zu übersetzen, nicht neu. Bevor die Carnegie Mellon University JL2P einführte, entwickelte Microsoft außerdem erfolgreich ein Modell namens ObjGAN mit der Aufgabe, aus sprachlichen Anmerkungen Bilder und Storyboards (ein Board, das die Geschichte, die Sie in Bildform erzählen möchten, skizziert) zu skizzieren. Ein anderes KI-Modell von Disney ist ebenfalls weithin für seine Fähigkeit bekannt, die Wörter im Drehbuch zum Erstellen von Storyboards zu verwenden. Oder am bekanntesten ist Nvidias GauGAN-Modell , das ein mit einem Trackpad oder Microsoft Paint erstelltes Gekritzel in intelligente digitale Skizzen mit extrem hoher Ästhetik verwandeln kann.
Zurück zu JL2P: Dieses KI-Modell kann nun eine Reihe einfacher bis relativ komplexer Bewegungen sehr genau simulieren, wie etwa Gehen oder Laufen, das Spielen von Musikinstrumenten (wie Gitarre oder Geige), das Befolgen vorgegebener Anweisungen, Richtung (links oder rechts) oder Geschwindigkeit Steuerung (schnell oder langsam).
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JL2P kann jetzt eine Reihe von Bewegungen, die von einfach bis relativ komplex reichen, sehr genau simulieren
„Wir haben das Modell zunächst optimiert, um zwei Zeitschritte basierend auf vollständigen Sätzen vorherzusagen. Diese einfache Aufgabe kann dem KI-Modell dabei helfen, zu lernen, sehr kurze Haltungssequenzen zu simulieren, etwa Beinbewegungen beim Gehen, Handbewegungen beim Winken oder Körperhaltung und Körperhaltung beim Verbeugen. Sobald JL2P gelernt hat, dieselben Gesten mit hoher Genauigkeit zu simulieren, fahren wir mit der nächsten Stufe im Lehrplan fort. Dem Modell stehen nun zwei (Anzahl) Posen zur gleichzeitigen Vorhersage zur Verfügung“, sagte das Forschungsteam der Carnegie Mellon University.
Simuliert die Laufhaltung einer normalen Person
Details zur Funktionsweise von JL2P sowie typische „Funktionen“ wurden erstmals in einem wissenschaftlichen Artikel vorgestellt, der am 2. Juli auf der Website arXiv.org veröffentlicht wurde, und werden voraussichtlich von der Autoren- und Forschergruppe von vorgestellt am CMU Chaitanya Ahuja Institute of Language Technology am 19. September auf der Bühne der International Conference on 3D Vision, die in Quebec, Kanada, stattfindet.
Das Forschungsteam behauptet zuversichtlich, dass JL2P Körperhaltung und körperliche Bewegungen um 9 % genauer simulieren kann als ein anderes „erstklassiges“ KI-Modell, das 2018 von den KI-Experten von SRI International entwickelt wurde.
JL2P simuliert die menschliche Aktion, mit einer Hand aufzustehen
Von JL2P erstelltes Produkt, nachdem es mit dem KIT-Motion-Language-Datensatz (KIT Motion-Language Dataset) trainiert wurde.
JL2P simuliert das Springen über Hindernisse und das Laufen
Dieser Mining-Datensatz wurde erstmals 2016 von Performance Humanoid Technologies, Deutschland, eingeführt und ist eine Kombination aus menschlicher Bewegung mit Beschreibungen in natürlicher Sprache, die 11 Stunden kontinuierlicher Bewegung nacheinander abbildet. Personen, aufgezeichnet in mehr als 6.200 englischen Sätzen mit jeweils etwa 8 Wörtern lang.
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