Scores for the Virtual

Über das Stück

Das Projekt beschäftigt sich mit der Fragestellung, ob und auf welchem Weg man mit Methoden des machine-based-learning in der Lage ist, einen Algorithmus zu kreieren, der fähig ist Dance Scores zu entwickeln.
Es ist mehrjährig angelegt und wird von der Kompanie auch nach der Researchphase weitergeführt werden.

Wir haben uns zunächst damit beschäftigt welche von den öffentlich zugänglichen Datensets dafür geeignet wären. So gibt es beispielsweise das Set UCF 101 der University of Central Florida. Diese Daten basieren auf der Analyse von Videos genau wie die Sammlung Kinetics 600 von Google. Für letztere Sammlung wurden über 500.000 Tanzvideos ausgewertet und in verschiedene Kategorien unterteilt.
Das sich die meisten Datensets sehr unterscheiden haben und kaum sinnvoll zusammengeführt werden können haber wir uns zunächst für eine spezifische choreographische Sprache entschieden und dafür den deutsch-englischen Choreografen Ernest Berk ausgewählt.
Dessen Werk hat die Kompanie vor einigen Jahren rekonstruiert. Es gab keine Filmaufnahmen sondern nur Fotos und einige Bewegungssequenzen von ehemaligen Tänzern. Aus diesen Materialien haben dann die Tänzer entsprechende Bewegungsphrasen neu kreiert.
Wir möchten nun diese Material für den Algorithmus aufarbeiten so dass er letztendlich vor der selben Aufgabe steht wie damals die Kompanie.
Zunächst wurde ein Fotoset von ca. 1000 Fotos erstellt. Diese haben wir dann als Test mit dem StyleGan Algorithmus bearbeitet.
Als nächsten Schritt werden wir die das Material der Tänzer mittels Motion Capture Verfahren aufnehmen und dann beide Sets mit einander verbinden.

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