UniMuMo：AI舞蹈多模态模型 能够处理和生成音乐、动作和文本之间的任意组合

UniMuMo简介

UniMuMo是一个多模态人工智能模型，它能够处理和生成音乐、动作和文本之间的任意组合内容。该模型通过将这些不同模态的数据转换成统一的标记表示，利用编码器-解码器变换器架构来实现跨模态的理解和创造。UniMuMo通过音乐与动作数据的节奏对齐和文本增强，解决了多模态数据配对不足的问题，并提出了一种新颖的联合码本编码方法和音乐-动作并行生成方案，使得在单一架构内完成多种生成任务成为可能。这一模型在多个单向生成任务中展现了与最先进模型相媲美的性能，为多模态研究领域带来了新的突破。

UniMuMo主要功能

1. 多模态输入输出： UniMuMo能够接受文本、音乐和动作数据作为输入条件，并能够跨所有三种模态生成输出。
2. 数据对齐： 通过节奏模式对未配对的音乐和动作数据进行时间同步对齐，利用动态时间弯曲(DTW)技术。
3. 多模态表示： 将音乐、动作和文本转换为基于标记的表示，以便于模型处理。
4. 编码器-解码器架构： 使用统一的编码器-解码器变换器架构来桥接不同的模态。
5. 多种生成任务： 支持包括文本到音乐、文本到动作、音乐到动作、动作到音乐等多种生成任务。
6. 音乐-动作联合生成： 通过音乐-动作并行生成方案，实现音乐和动作的同步生成。
7. 条件生成： 能够基于音乐和动作的特征生成相应的文本描述。

UniMuMo技术原理

1. 音乐-动作数据对齐： 提取音乐节拍和动作视觉节拍，然后使用DTW算法找到最佳对齐，调整动作序列以匹配音乐节拍。
2. 联合标记化： 使用预训练的音乐VQ-VAE码本对动作进行编码，将动作映射到音乐的特征空间，实现音乐和动作的统一表示。
3. 音乐-动作并行生成： 在单一的变换器解码器架构中，通过并行生成方案同时进行音乐和动作的自回归生成。
4. 预训练模型微调： 通过微调现有的预训练单模态模型，显著降低计算需求，同时保持音乐生成能力。
5. 特征提取与语言模型： 使用音乐-动作解码器作为特征提取器，并微调T5解码器进行音乐和动作的描述生成任务。
6. 跨模态注意力机制： 在变换器架构中使用跨模态注意力机制，使音乐和动作特征能够相互条件化并共同生成。
7. 文本增强： 通过大型语言模型生成和音乐基础的语言模型生成，构建文本描述，以弥补数据集中缺少文本描述的问题。

UniMuMo应用场景

1. 舞蹈编排辅助：利用UniMuMo，可以根据给定的音乐生成配套的舞蹈动作序列，帮助舞蹈编导快速创作新舞蹈。
2. 音乐视频创作：在制作音乐视频时，该模型能够根据音乐生成同步的舞蹈动作，为视频制作提供创意内容。
3. 虚拟演出：在虚拟现实或增强现实应用中，UniMuMo可以生成与音乐同步的虚拟角色动作，提升用户体验。
4. 教育与培训：在舞蹈或音乐教学中，模型能够根据教学音乐生成标准舞蹈动作，作为教学辅助工具。
5. 游戏开发：在游戏中，UniMuMo可以根据背景音乐生成角色的舞蹈动作，增加游戏的互动性和趣味性。
6. 健身课程设计：根据特定的音乐节奏，模型可以设计出一系列健身动作，为健身课程提供动态和节奏性的指导。

UniMuMo项目入口

• 官方项目主页：https://hanyangclarence.github.io/
• GitHub源码库：https://github.com/hanyangclarence/UniMuMo
• arXiv研究论文：https://arxiv.org/pdf/2410.04534