X-Dancer：从单张静态图像生成与音乐同步的全身舞蹈视频

X-Dancer简介

X-Dancer是由字节联合加州大学圣地亚哥分校和南加州大学推出的创新框架，旨在从单张静态图像生成与音乐同步的全身舞蹈视频。该框架结合了自回归Transformer和扩散模型，通过2D人体姿态建模，利用广泛可用的单目舞蹈视频数据，生成高质量、多样化的舞蹈动作，并将其转化为逼真的视频内容。X-Dancer在运动多样性、音乐对齐和视频质量方面均达到行业领先水平，同时具备强大的可扩展性和适应性，能够通过少量样本微调以生成特定风格的舞蹈编排。

X-Dancer主要功能

1. 从单张静态图像生成舞蹈视频：X-Dancer能够以单张人物静态图像作为输入，并结合音乐，生成与音乐节奏同步的全身舞蹈视频。生成的视频不仅包含丰富的舞蹈动作，还能保持与输入图像中人物的外观和背景一致。
2. 多样化和富有表现力的舞蹈动作生成：该框架可以生成高度多样化的舞蹈动作，涵盖全身各个部位（包括头部、手部和身体），并根据不同音乐风格和节奏生成具有表现力的舞蹈编排。
3. 零样本（Zero-shot）生成能力：X-Dancer无需针对特定人物或舞蹈风格进行预训练，即可直接生成舞蹈视频，具有很强的泛化能力，能够适应各种输入图像和音乐。
4. 支持个性化编舞生成：通过少量样本舞蹈视频的微调，X-Dancer能够快速适应特定的舞蹈风格或编舞，生成符合特定需求的舞蹈视频。

X-Dancer技术原理

1. Transformer-Diffusion框架：X-Dancer结合了自回归Transformer和扩散模型（Diffusion Model）。Transformer用于生成与音乐同步的2D人体姿态序列，捕捉复杂的舞蹈动作与音乐节奏的非线性关系；扩散模型则负责将生成的姿态序列转化为逼真的视频帧，确保视频的质量和连贯性。
2. 2D姿态建模与多部分标记化：该框架采用2D姿态建模，利用单目视频数据中的姿态信息，避免了3D姿态估计的复杂性和误差。同时，通过多部分标记化（如身体、头部、手部分别编码），捕捉不同频率和幅度的运动细节，增强生成动作的多样性和表现力。
3. 音乐特征嵌入与同步：使用预训练的Jukebox模型和Librosa工具提取音乐特征，包括旋律、节奏和节拍信息，并将其嵌入到舞蹈动作生成过程中，确保生成的舞蹈动作与音乐节奏精确对齐。
4. 可训练的运动解码器：通过一个可训练的运动解码器，将生成的1D姿态标记隐式转换为2D空间引导信号，直接融入扩散模型的特征空间，避免了传统方法中因显式姿态可视化导致的信息丢失和不连贯性。
5. 端到端可微分框架：X-Dancer实现了从姿态生成到视频合成的端到端可微分训练，使得模型能够在全局优化过程中学习到最优的运动和视觉生成策略，同时保持生成内容的高质量和一致性。

X-Dancer应用场景

1. 社交媒体娱乐：用户可以上传自己的照片，结合喜欢的音乐，快速生成个性化的舞蹈视频，用于分享到TikTok、抖音等平台，增加互动性和趣味性。
2. 虚拟形象与数字人：为虚拟主播、数字人生成与音乐同步的舞蹈动作，丰富虚拟形象的表现力，提升用户体验。
3. 在线教育与健身：生成舞蹈教学视频，帮助用户学习舞蹈动作和节奏感，也可用于健身操视频的创作，增加趣味性和吸引力。
4. 广告与营销：品牌可以利用X-Dancer生成与产品相关的创意舞蹈视频，用于广告宣传，吸引年轻用户群体，提升品牌影响力。
5. 游戏与互动娱乐：在游戏场景中，为角色生成舞蹈动作，增强游戏的趣味性和沉浸感，也可用于互动娱乐应用，如音乐节奏游戏。
6. 影视与动画制作：为影视作品或动画生成舞蹈片段，快速生成创意草稿，辅助导演和动画师进行创作，节省时间和成本。

X-Dancer项目入口

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.17414