DanceFusion：清华大学推出的舞蹈动作生成框架

DanceFusion简介

DanceFusion是由清华大学的研究团队开发的一种创新框架，旨在通过时空骨架扩散变换器重建和生成与音乐同步的舞蹈动作。该框架特别针对社交媒体平台上常见的不完整和嘈杂的骨骼数据，能够显著提升动作的真实性和准确性。通过集成基于Transformer的变分自编码器（VAE）和扩散模型，DanceFusion不仅能够处理噪声和数据缺失问题，还能确保生成的舞蹈动作与音乐节奏精确同步，为虚拟现实、增强现实和互动娱乐等领域提供了一种先进的解决方案。

DanceFusion主要功能

1. 舞蹈动作重建：从社交媒体平台上的短视频中重建不完整或嘈杂的舞蹈动作。
2. 舞蹈动作生成：生成与音乐同步的全新舞蹈动作，增强内容创作的多样性。
3. 动作同步性：确保生成的舞蹈动作与伴奏音乐在节奏和风格上高度同步。
4. 处理不完整数据：通过高级掩蔽技术处理缺失或不可靠的骨骼数据，提高重建和生成的准确性。
5. 风格多样性：生成风格多样的舞蹈动作，适应不同的音乐和文化背景。

DanceFusion技术原理

1. 时空骨架扩散变换器：结合空间和时间编码，通过扩散模型迭代优化动作序列，提升动作的真实性和同步性。
2. 层次Transformer-based VAE：利用变分自编码器捕捉骨骼数据的空间关节配置和时间运动动态，提高对不完整数据的重建能力。
3. 迭代扩散过程：通过迭代的扩散过程，逐步从噪声数据中提炼出准确的动作序列，增强动作的现实感。
4. 高级掩蔽技术：开发复杂的掩蔽策略，忽略不可靠或缺失的关节数据，专注于可用信息的重建。
5. 音频特征提取与整合：提取音乐的节奏和旋律特征，并将其作为条件输入，引导生成与音乐同步的舞蹈动作。
6. 损失函数设计：结合重建损失（MSE或L1）和KL散度损失，平衡动作重建的准确性和潜在空间的规律性。
7. 数据处理和优化策略：包括数据预处理、模型训练和优化策略，如使用AdamW优化器和学习率调度，确保模型的收敛性和泛化能力。

DanceFusion应用场景

1. 虚拟现实(VR)和增强现实(AR)：在虚拟环境中创建与音乐同步的舞蹈体验，提升用户互动性。
2. 在线舞蹈教育：通过生成标准舞蹈动作，辅助舞蹈教学，帮助学习者模仿和学习。
3. 互动娱乐：在游戏和互动应用中生成动态舞蹈角色，增强游戏的沉浸感和娱乐性。
4. 舞蹈表演艺术：辅助编舞师创作新的舞蹈作品，提供创意灵感和动作设计。
5. 社交媒体内容创作：帮助内容创作者生成与音乐匹配的舞蹈视频，增加社交媒体帖子的吸引力。
6. 电影和动画制作：为电影或动画中的角色生成逼真的舞蹈动作，减少传统动作捕捉的需求。

DanceFusion项目入口

• 项目官网：https://th-mlab.github.io/DanceFusion
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.04646