Video-Synthese

Roger Federer spielt dank KI gegen sich selbst

Uhr
von Yannick Chavanne und Übersetzung: Fabian Kindle

Forscher der Stanford University haben einen Algorithmus entwickelt, der aus echten Tennisvideos neue Sequenzen erzeugt. Das System lässt sich beispielsweise so steuern, dass Roger Federer gegen sich selbst spielt oder das Wimbledon-Finale 2019 gewinnt.

Das Eröffnungsspiel von Roger Federer in Wimbledon 2018. (Source: Shep McAllister / Unsplash)
Das Eröffnungsspiel von Roger Federer in Wimbledon 2018. (Source: Shep McAllister / Unsplash)

Federer-Fans haben immer noch Albträume vom Wimbledon-Finale 2019. Das Spiel, in dem der Schweizer Tennis-Star gegen Novak Djokovic verlor. Der 20-fache Grand-Slam-Champion hätte einen neunten Titel beim prestigeträchtigen Turniere hinzufügen können. Aber er machte im Tiebreak des fünften Satzes einige fatale Fehler. Was wäre, wenn Federers Vorhand bei seinem ersten Spielball innerhalb der Spielfeldgrenzen geblieben wäre? KI-Forscher der Stanford University schrieben die Geschichte in einer Videosequenz um. In dieser bleibt die berühmte Vorhand im Feld und bringt Federer damit den Sieg ein.

Wie Machine Learning neue Tennisspiele generiert

Der Algorithmus kann ziemlich realistische imaginäre Spiele zwischen mehreren Spielern oder sogar zwischen einem Spieler und seinem Doppel erzeugen. Auf Youtube veröffentlichtes Filmmaterial zeigt Federer beim Spiel gegen sich selbst oder gegen Serena Williams.

Das Machine-Learning-Modell wurde mit einer Datenbank aus kommentierten Aufnahmen trainiert. Grafische Punkte stellen die Position des Spielers und den Aufprall des Balls dar. Der Algorithmus lernt so, welche Aktionen der reale Spieler in einer gegebenen Spielsituation wahrscheinlich ausführen wird. Durch anschliessende Manipulation der Position der Kontrollpunkte kann ein Videosynthesesystem die realen Bilder in neue Sequenzen umwandeln. Der Algorithmus simuliert dadurch Austausche, die dem Spielstil der Spieler entsprechen.

Die Technik muss noch verfeinert werden

"Laut Tennisexperten sind die durch unseren Ansatz erzeugten Ballwechsel viel realistischer im Hinblick auf das Spielerverhalten als Video-Sprite-Methoden, die nur die Qualität der Bewegungsübergänge bei der Videosynthese berücksichtigen", so die Stanford-Forscher. Ihre Technik sei vielversprechend, insbesondere für die Erstellung von Videospielen. Die Technik müsse aber noch verfeinert werden. In den veröffentlichten Sequenzen ist beispielsweise das Publikum völlig erstarrt, die Spieler haben keine Schatten und scheinen etwas über dem Spielfeld zu schweben.

Webcode
DPF8_186865

Kommentare

« Mehr