清华大学发布音频驱动舞蹈动作复现及创作开源平台 DanceFusion

DanceFusion指的是什么？

清华大学开发了名为DanceFusion的开源框架，其核心功能在于利用音频来重建与创建舞蹈动作。该框架融合了分层时空Transformer-VAE技术和扩散模型，专门处理来自社交媒体平台上的不完全且带有噪音的人体骨骼数据，并能够生成与音乐节奏完美匹配的真实感舞步。通过先进的掩码方法和迭代式的扩散程序，DanceFusion技术优化了动作序列的编排，确保舞蹈动作的高度逼真性和精确的时间同步性，在内容创作、虚拟现实体验以及交互式娱乐等多个领域得到了广泛应用。

DanceFusion的核心特性

• 基于声音驱动的舞步重构及创作DanceFusion能够依据音乐创造出协调一致的舞步，并且可以处理来自TikTok等社交平台上的零碎及不稳定的身体骨架数据。
• 应对残缺及噪声数据的问题该结构能够高效地解决关节数据缺失、被遮挡以及受到干扰的问题，通过采用层次化的时空变分自编码器来精准把握骨骼运动的时间与空间特征。
• 声音和行动的协调一致利用扩散模型，DanceFusion能够保证舞蹈动作与音乐的节拍、旋律及情绪高度协调一致。
• 领先的遮罩工艺制定遮罩方案以应对部分缺失的骨架信息，保证算法在复原时仅依赖于可信的肢体节点资料。
• 创作高水准的舞蹈动作该系统能够创建出既真实又高质量的舞蹈动作系列，展现出丰富的多样性与独特的风格。

DanceFusion的核心技术机制

• 层次化时间空间变分自编码器”encoding”由于提供的原文内容为空，没有具体内容可以进行伪原创改写。如果有具体的段落或句子需要帮助，请提供详细信息。
  • 编码空间视每一个骨骼连接点为单独的标记单元，记录同一时间点上各连接点的空间布局关系。
  • 时段编碼理解帧之间的时序关联，保证动作系列的连贯与顺畅。
• 传播模型以噪音骨架序列为起点，经过连续的迭代改进，增强动作的真实感及其与声音的协调性。
• 遮罩技术于编码过程引入遮罩技术，标识各关节点的有无状况，确保模型不纳入不存在的关节点进行考量。
• 声音特性整合在更新的过程中加入声音特性，使创建的动作能够与音乐达到精确的配合。
• 试验评价通过采用FID分数及多样性评价指标来衡量生成舞蹈序列的品质，以保障其丰富多样的特性以及避免重复出现。

DanceFusion的工程位置

• 官方网站项目：访问位于th-mlab.github.io的DanceFusion页面
• arXiv科技文章在该论文中（可访问链接：https://arxiv.org/pdf/2411.04646），研究者们探讨了其创新性的工作。

DanceFusion的使用情境

• 创作内容创作能够与音乐节奏完美契合的舞蹈影像，适用于社交平台分享及视频作品制作。
• 仿真环境技术包括沉浸式体验的虚拟现实(VR)与叠加数字信息于真实世界的增强现实(AR)。通过赋予虚拟人物流畅的舞动姿态来提升用户的沉浸体验。
• 交互式娱乐与游戏活动在游戏里创造真实的舞步，增强玩家的游戏感受。
• 舞艺教学与训练为了展示教学实例，辅助学员理解和熟练舞蹈技能。
• 动画与影片创作创建虚拟人物的精细舞步，以降低对动作捕捉技术的依赖。