DanceFusion是一款由清華大學開發的開源框架，專注于音頻驅動的舞蹈動作重建與生成。它結合了分層時空Transformer-VAE和擴散模型，能夠處理社交媒體上出現的不完整和嘈雜的骨骼數據，從而生成與音樂完美同步的逼真舞蹈動作。DanceFusion利用先進的掩碼策略和迭代擴散過程，優化動作序列，確保高保真度和音樂的一致性，廣泛應用于內容創作、虛擬現實和互動娛樂等領域。

DanceFusion是什么

DanceFusion是由清華大學推出的一款開源框架，旨在實現音頻驅動的舞蹈動作重建與生成。該框架通過結合分層時空Transformer-VAE和擴散模型，能夠處理來自社交媒體平臺的不完整及嘈雜的骨骼數據，生成與音樂節拍同步的真實舞蹈動作。DanceFusion的技術依賴于先進的掩碼策略和迭代擴散過程，以優化動作序列，確保生成動作的高保真度和與音樂的同步性，廣泛適用于內容創作、虛擬現實及互動娛樂等多個領域。

DanceFusion的主要功能

• 音頻驅動的舞蹈動作生成：根據音頻生成與其完美同步的舞蹈動作，適合處理社交媒體平臺如TikTok上提取的骨骼數據。
• 處理不完整和嘈雜的數據：框架能夠有效應對關節缺失、遮擋及噪聲問題，利用分層時空VAE精確捕捉骨骼序列的空間與時間信息。
• 音頻與動作的精確同步：基于擴散模型，確保舞蹈動作在節奏、旋律和情感上的完美契合。
• 先進的掩碼策略：開發的掩碼機制能夠處理不完整的骨骼數據，確保模型在重建過程中只關注可靠的關節信息。
• 生成高質量舞蹈動作：框架能夠生成高質量、逼真的舞蹈動作序列，具備高度的多樣性和風格。

DanceFusion的技術原理

• 分層時空VAE編碼：
  • 空間編碼：將每個骨骼關節視為一個token，有效捕捉關節間的空間關系。
  • 時間編碼：學習幀間的時間依賴性，確保動作序列在時間上的連貫性與流暢性。
• 擴散模型：從噪聲骨骼序列開始，逐步優化迭代，提升動作的逼真度與音頻的同步性。
• 掩碼機制：在編碼階段應用掩碼機制，標記關節的存在與缺失狀態，避免模型處理缺失的關節。
• 音頻特征融合：在迭代過程中融入音頻特征，使生成的動作與音樂實現精準的同步。
• 實驗評估：使用FID和多樣性評分對生成的舞蹈序列進行質量評估，確保輸出的多樣性及非重復性。

DanceFusion的項目地址

• 項目官網：th-mlab.github.io/DanceFusion
• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.04646

DanceFusion的應用場景

• 內容創作：生成與音樂同步的舞蹈視頻，適用于社交媒體和視頻制作。
• 虛擬現實與增強現實：為虛擬角色提供自然的舞蹈動作，增強用戶的沉浸感。
• 互動娛樂和游戲：在游戲中生成逼真的舞蹈動作，提升玩家的游戲體驗。
• 舞蹈教育與培訓：作為教學示范，幫助學習者掌握舞蹈技巧。
• 動畫與電影制作：為虛擬角色生成復雜的舞蹈動作，減少對動作捕捉的依賴。