观看Lebron James's Dunk的这些令人着迷的3D印刷运动雕塑

随着岁月的流逝，运动员几乎总是变得更好。从他们的营养到他们的设备，再到他们学习和回顾他们的动作的能力，可能很少的边界，如果永远停止移动。勒布朗可能还没有超过MJ，但是他已经开出更多的比赛并且仍然很强劲。

不幸的是勒布朗，但幸运的是他的继任者，本周对人类卓越的追求可能会变得更加轻松，部分归功于麻省理工学院计算机科学和人工智能实验室研究人员的新努力，使其更容易更准确地可视化人体运动。这些动作雕塑，或“mosculpts”，使得记录和研究扣篮，飞跃或网球发球的更精细点变得更加容易。

慢动作视频在这方面可能已经取得了很多成就，但它仍然是二维的。这让勒布朗扣篮成为勒布朗扣篮的原因消失了很多，或者是什么让罗杰·费德勒的发球如此特别。您还会陷入相机在框架中捕获的任何角度，而3D运动可视化使您可以旋转并从不同视点研究给定的运动。

为什么Visualized Motion可能成为（对不起）游戏改变者

除此之外，研究人员还看到了这项技术的机会，可以帮助新手模仿伟人。

“想象一下，你有一个关于罗杰费德勒在网球比赛中投球的视频，以及一个自己学习网球的视频，”将于下月在柏林发表的一篇相关论文的主要作者张秀明在一份声明中说。 “然后你可以建立两种场景的动作雕塑来比较它们，并更全面地研究你需要改进的地方。”

考虑可能的后果很有意思，不仅仅是体育运动，还有艺术运动。例如，舞蹈和芭蕾舞剧一直存在短暂性问题，至少相对于可以使用文字，图像或乐谱更容易记录的艺术形式。舞蹈生活片刻，但运动可视化可能会改变这一点，为我们提供了一个更好的工具来保存，比如，Misty Copeland为后代的旋转。

但这也许只会开始。现在，这些可视化只能通过一个关键主题实现，这在一定程度上限制了应用程序。研究人员表示，能够创建具有多个科目的可视化，可以为研究各种其他情况打开大门，例如社交障碍和团队动态。

最重要的是，这个新过程很简单。您不需要特殊的设置或深度相机来创建动画雕塑，您只需要一个输入视频。然后，系统分析视频，检测您的身体部位，并将关键身体部位的最佳姿势缝合在一起。