X-Dancer – 字節等機構推出音樂驅動的人像舞蹈視頻生成框架

X-Dancer是一款由字節跳動與加州大學圣地亞哥分校和南加州大學的研究團隊共同開發的創新性音樂驅動人像舞蹈視頻生成框架。它能夠通過一張靜態圖像生成多樣化且逼真的全身舞蹈視頻，巧妙結合了自回歸變換器（Transformer）和擴散模型，以2D人體姿態建模為基礎，捕捉舞蹈動作與音樂節奏之間復雜的對齊關系。

X-Dancer是什么

X-Dancer是一種先進的舞蹈視頻生成框架，能夠從單張靜態人物圖像和一段音樂中生成與音樂節奏同步的全身舞蹈視頻。該框架利用自回歸變換器和擴散模型，基于2D人體姿態估計，能夠有效地從廣泛可用的單目視頻中提取舞蹈動作，進而實現舞蹈動作與音樂節奏的精準對齊。X-Dancer通過多部分的2D姿態表示與信心感知的量化方法，生成與音樂相輔相成的舞蹈姿態序列，并利用擴散模型將這些姿態序列轉化為流暢的視頻幀。相比現有技術，X-Dancer在多樣性、音樂對齊和視頻質量等方面表現更為優越，支持不同體型和風格的參考圖像，且具備零樣本生成和特定編舞的微調能力。

X-Dancer的主要功能

• 從單張靜態圖像生成舞蹈視頻：通過提供一張人物圖像和一段音樂，生成與音樂節奏完美同步的全身舞蹈視頻。
• 多樣化與個性化的舞蹈動作：支持多種風格和復雜動作的生成，包括頭部、手部等細節動作，適應不同體型和風格的人物動畫。
• 音樂節奏對齊：舞蹈動作與音樂節奏緊密結合，精準捕捉音樂的節拍與風格。
• 零樣本生成與定制化：具備零樣本生成能力，能夠針對特定編舞風格進行微調，以滿足不同舞蹈需求。
• 高質量視頻合成：生成的視頻具有高分辨率和逼真的視覺效果，確保與參考圖像的一致性。

X-Dancer的技術原理

• 姿態建模：通過2D人體姿態估計從單目視頻中提取舞蹈動作，避免了3D姿態估計的復雜性與數據限制。
• 多部分姿態量化：將人體分為多個部分（如上半身、下半身、頭部、雙手），分別編碼為姿態標記（tokens），并通過共享解碼器組合成完整姿態。
• 自回歸變換器：利用類似GPT的自回歸模型，依據音樂特征和歷史姿態信息預測未來的姿態標記序列，確保與音樂的同步。
• 擴散模型合成：生成的姿態標記通過可訓練的解碼器轉換為空間引導信號，結合參考圖像特征，基于擴散模型生成連貫的舞蹈視頻。
• AdaIN與時空模塊：采用自適應實例歸一化（AdaIN）和時空模塊，確保生成視頻的時空一致性和身份連貫性。

X-Dancer的官網

• arXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2502.17414

X-Dancer的應用場景

• 社交媒體分享：用戶可以將照片與音樂結合，生成個性化舞蹈視頻，提升社交平臺內容的趣味性。
• 虛擬角色動畫：為虛擬現實和元宇宙中的角色生成同步舞蹈動作，增強其表現力。
• 音樂游戲互動：實時生成舞蹈動作，提升音樂節奏游戲的視覺效果與互動性。
• 廣告宣傳：結合品牌音樂生成舞蹈視頻，用于廣告推廣，以吸引用戶的關注。
• 舞蹈教育：生成各類風格的舞蹈視頻，輔助舞蹈教學或展示文化特色。

常見問題

• 如何使用X-Dancer？：用戶只需上傳一張人物圖像并選擇相應的音樂，即可生成個性化的舞蹈視頻。
• X-Dancer支持哪些視頻格式？：X-Dancer支持多種常見視頻格式，確保生成的視頻可以在各大平臺上播放。
• 生成的視頻質量如何？：X-Dancer生成的視頻具有高分辨率和逼真的視覺效果，適合多種應用場景。
• 是否可以進行定制化？：用戶可以針對特定編舞風格進行微調，滿足不同的舞蹈需求。