根据提供的文件信息，我们可以从中提取出以下IT相关知识点：
1. “Do as I Do” 动作迁移（Motion Transfer）方法：
本论文介绍了一种简单的方法来实现“Do as I Do”动作迁移，即给定一个跳舞的源视频，可以在目标视频中重现表演者的动作。这是通过视频到视频的转换实现的，使用姿势作为中间表示。源视频主体的动作姿势被提取出来，并应用学习到的姿势到外观映射，来生成目标视频主体。此方法在目标主体进行标准动作表演几分钟之后，就能实现动作的迁移。
2. 视频转视频翻译（Video-to-Video Translation）：
该论文将动作迁移问题视为视频转视频翻译问题。这种方法利用深度学习技术，通过中间的姿势表示来实现视频内容的转换。视频到视频的翻译是一个非常有挑战性的任务，它涉及到对视频内容的深度理解和精确操控。
3. 姿势到外观映射（Pose-to-Appearance Mapping）：
文章中提到了通过学习姿势到外观的映射来生成目标视频。这意味着系统需要能够识别和理解人体姿势，并将这种姿势与特定的外观特征联系起来，从而在新的视频中重现相同的动作。
4. 实时连贯视频结果的预测：
为了得到连贯的视频结果，系统需要能够预测两个连续的帧。这需要算法能够保持时间上的一致性，以避免动作在视频中的突变或不自然的切换。
5. 真实感面部合成（Realistic Faces Synthesis）：
论文介绍了为了动作迁移而专门开发的另一个流程，即真实感面部合成。这是为了确保视频中的面部表情能够真实地反映动作特征，这对于动作迁移的自然性和逼真度至关重要。
6. 可靠的合成内容检测工具（Synthetic Content Detection Tool）：
研究者们还为他们的系统开发了可靠的合成内容检测工具。这允许从真实数据中区分由系统合成的视频。这一技术在验证合成内容的逼真度以及在版权和法律问题上的应用中非常重要。
7. 开源数据集（Open-Source Dataset）：
为了促进训练和动作迁移的研究，论文的作者们发布了一个可用于训练和动作迁移的开源视频数据集。这是首次发布此类数据集，能够帮助研究者们测试和发展新的动作迁移技术。
8. 多样性展示：
在论文中，通过图1展示了不同性别、体型和穿着的不同主体之间的动作迁移。系统能够将专业舞者的动作迁移到未曾学习过舞蹈的目标主体上，这展示了系统处理多样化场景的能力。
9. 深度学习的应用：
论文中提到的技术明显涉及深度学习，特别是卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN），这些技术在学习复杂的姿势到外观映射以及生成逼真视频内容方面都非常重要。
10. 计算机视觉的挑战：
动作迁移的实现涉及到计算机视觉领域的多项挑战，如动作识别、图像翻译以及视频合成等。论文通过提出的方法克服了这些挑战，显示出在计算机视觉领域的创新和进步。
根据上述信息，这篇论文描述的技术非常先进，可以广泛应用于视频制作、动画、游戏开发、运动分析以及虚拟现实等多个领域。通过创建开源数据集，论文的作者们还为社区提供了一种资源，有助于进一步的研究和开发工作。
