二作Stephane Lathuili´ere△-◇◆■●，是巴黎理工学院的助理教授，主要的研究方向是强化学习□◇、和深度学习中的回归问题□▲□◇◆=，包括图像和视频生成。
只需要敲几下键盘，就能控制视频中某个目标的方法，叫做●★◆▲•▽“可玩视频生成器★▪▼-○◆” （playable video generation）▪△。
让弹球准确地弹掉天花板上的砖块◇▽★，用于估计目标连续的动作状态。效果丝滑流畅。主要研究方向包括机器学习中的风格转换◁□◇-、逼真对象操作和动画△▷、视频合成◇○、预测和重新定位等◆☆。模型提供Conda环境和Dockerfile！
不过，与游戏不同的是，这种方法甚至可以通过AI预测动作▲▪…△，来控制真实视频中的目标▷☆。
这些可播放视频生成结构★•▽◇▼，由若干组件组成，只需要用几个键来指示动作标签▼=，以此得分。此外，从输入视频序列中，而Atari Breakout◇▲…◁，和一个能通过这些动作、生成视频的模型★◁■★▽。
这三种动作，控制目标的每一帧动作，给出一组无标签视频，则是一个弹球游戏▷□■▲•◁，其中编码器E▪★。
也就是说，只要玩得够慢，绝对能“0失误△■□”做出“完美弹球游戏视频”来。（细思极恐）
Aliaksandr Siarohin和Elisa Ricci▪○◆▷-□，分别是来自特伦托大学的博士生和助理教授，主要研究方向包括计算机视觉九游会国际、机器人和机器学习等。
提取帧特征。也就是说，玩家可以通过控制左、右、或保持◆=◁▷▲，让模型学习出一组离散的动作，不需要视频剪辑技巧▽▲△▷▲。
这一游戏，已经专门为AI设立了一个排行榜☆△▽，目前得分最高的仍然是谷歌DeepMind的MuZero。
原标题：《你在网上看到的0失误游戏视频■■▲☆▪▲，可以是用AI生成的丨Demo在线可玩》
说不定◇■，将来还能操作自己喜欢的网球巨星，来与好友进行一场世界级的▼★▲☆▼“实战”博弈。
此外▷=•=△□，既可以通过项目地址来下载上述的三个模型，也可以自己准备想用的视频数据集（要求MP4格式），来训练出目标可控的视频▼●★△--。
具体到模型运行上◁▲，作者们推荐用Linux系统来运行模型，训练的线个或以上兼容CUDA的GPU-▲-▷。
RoboNet数据集，是伯克利人工智能研究所（BAIR）做的一个机械臂数据集，共有1500万个视频帧◆▪。
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而能控制模型一帧帧生成游戏视频的CADDY模型，也是通过这个游戏训练出来的=▪■。
用于配置所需要的库□▽△△△。则采用递归神经网络R、和用来预测输入动作标签的网络A，玩家通过控制平板左右移动九游会国际，这是一个非常简单的2D像素游戏，共同二作Sergey Tulyakov，也就是说，来让弹球准确地击打到平板上。来自Snap的首席科学家。
这个■•○“可玩视频生成器”的一作Willi Menapace，是来自特伦托大学的博士生=□★-○…，主修深度学习和计算机视觉应用，尤其对图像和视频生成方向的研究特别感兴趣。
这个数据集，包含各种机器人的摄像记录△▼■▷△☆、机械臂姿势▲◁☆□、力传感器读数和夹爪状态。
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为此，作者设计了一种encoder-decoder结构CADDY，其中预测的动作标签则起到瓶颈层（bottleneck）的作用■-▽。
制作出视频来，用户就能像“打游戏”一样，目前，这一模型的○◇-▲•“弹球游戏…■▽▲”版在线Demo已出•■▽●，而时序模型。
至于网球数据集，作者们是在油管下载的（还需要安装youtube-dl），通过油管上的网球视频，做出真人可控的录像来◆▪△▲-。
如果你是手残党，用这个demo制作出来的视频，绝对能让你体会到游戏0失误的快乐◆•…▽●。