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文章開始前先觀看一部精彩的表演吧！！！

Bluprint | FrontRow | World of Dance Atlanta 2018 | #WODATL18

在舞蹈的世界裡，舞者往往透過觀察、模仿與反覆練習來成長。
但如果有一天，舞蹈不只靠「人」的記憶與經驗，而能透過資料與AI來學習，會發生什麼事？

今天，我們來探討：Tutting 如何從資料邁向智慧學習。

Tutting模擬器功能盤點回顧

過去的文章中，我們逐步為 Tutting 模擬器構建了基礎能力：

• 骨架數位化：將手部、手臂的角度轉換為精準的數據。
• 運動模型：以時間軸控制動作的變化，支援關節角度的轉換與動畫播放。
• 律動模式：Bounce、Rock、Switch、Slide，讓舞蹈不只是靜態的角度，而有生命力的節奏。
• 資料庫系統：累積不同舞者的動作、習慣與技能，並能依照個人需求推薦學習路徑。

這些基礎正是Tutting模擬器結合AI學習的「教材」。

從資料到模型

有了資料，我們就能開始建立AI學習舞蹈的模型：

• 動作辨識
  • 將舞者的動作錄製，轉換成關節角度與座標。
  • 建立一個資料庫，用於比對與學習。
• 模式歸納
  • AI 觀察大量 Tutting 排舞，歸納出常見的角度組合與律動搭配。
  • 例如：90° → 45° → Slide，或 Bounce + Rock 的常見節奏組合。
• 智能生成
  • 透過機器學習，AI 能產生新的 Tutting 片段。
  • 使用者輸入「幾何風格 + Bounce 律動」，AI 就能生成一段符合條件的 Tutting 動作。
• 智慧化學習的應用
  • 自動回饋
  • AI 觀察舞者的動作，指出偏差的角度或缺乏律動感的地方，並提供具體建議。

個性化學習路徑

系統根據舞者的數據，逐步安排合適的練習動作。

• AI 舞伴

  • 使用者可以與 AI 模擬的 Tutting 舞者互動，練習對話式 Battle，感受不同舞風。

• 創作助手

  • 當舞者靈感卡關時，可以請 AI 自動生成新的 Tutting 組合，作為參考。

結論

Tutting舞蹈的數位化，讓經驗可以被數位保存；
舞蹈的智慧化，則是讓AI成為學習與創作的同伴。

Tutting 的未來，將不只是「人教人」，而是「人與 AI 共同進化」。
從資料到智慧，這是一場舞蹈數位時代的革命。