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AI 影片的動作為什麼總是怪怪的？答案不是更多資料，而是更少

用 optical flow 把『動作』從『外觀』中分離，並把它套在 AI 的內部學習訊號上，就能反查某個動作是從哪些訓練影片學來的；再用 Johnson–Lindenstrauss 投影把十億級參數壓到 512 維讓比對變得可行。最後剔除教壞模型的爛資料、用乾淨資料微調，動作品質在使用者研究中拿下 74.1% 勝率。