DanceFusion是清華大學推出的開源框架，專注于音頻驅動的舞蹈動作重建與生成。DanceFusion結合分層時空Transformer-VAE和擴散模型，能處理社交媒體上的不完整和嘈雜骨骼數據，生成與音樂同步的逼真舞蹈動作。DanceFusion技術基于先進的掩碼策略和迭代擴散過程，優化動作序列，確保動作生成的高保真度和音樂同步性，廣泛應用于內容創作、虛擬現實和互動娛樂等領域。
DanceFusion的主要功能音頻驅動的舞蹈動作重建與生成：DanceFusion根據音樂生成與音樂同步的舞蹈動作，適用于從社交媒體平臺如TikTok提取的不完整和嘈雜的骨骼數據。處理不完整和嘈雜數據：框架能有效處理關節缺失、遮擋和噪聲問題，基于分層時空VAE精確捕捉骨骼序列的空間和時間信息。音頻與動作的同步：基于擴散模型，DanceFusion能確保舞蹈動作與音樂的節奏、旋律和情感完美契合。先進的掩碼技術：開發掩碼策略處理不完整的骨骼數據，確保模型在重建過程中只考慮可靠的關節數據。生成高質量舞蹈動作：框架能生成高質量、逼真的舞蹈動作序列，具有高度的多樣性和風格。DanceFusion的技術原理分層時空VAE編碼：空間編碼：將每個骨骼關節視為一個token，捕捉同幀關節間的空間關系。時間編碼：學習幀間的時間依賴關系，確保動作序列在時間上的連續性和流暢性。擴散模型：從噪聲骨骼序列開始，逐步迭代優化，提升動作逼真度和與音頻的同步。掩碼機制：在編碼階段應用掩碼機制，標記關節的存在或缺失狀態，防止模型考慮缺失關節。音頻特征融合：在迭代過程中融入音頻特征，讓生成的動作與音樂實現精準同步。實驗評估：用FID和多樣性評分評估生成舞蹈序列的質量，確保輸出的多樣性和非重復性。DanceFusion的項目地址項目官網：th-mlab.github.io/DanceFusionarXiv技術論文：https://arxiv.org/pdf/2411.04646DanceFusion的應用場景內容創作：生成與音樂同步的舞蹈視頻，用在社交媒體和視頻制作。虛擬現實（VR）和增強現實（AR）：為虛擬角色提供自然舞蹈動作，增強沉浸感。互動娛樂和游戲：在游戲中生成逼真的舞蹈動作，提升游戲體驗。舞蹈教育和培訓：作為教學示范，幫助學習者學習和掌握舞蹈技巧。動畫和電影制作：為虛擬角色生成復雜的舞蹈動作，減少動作捕捉需求。 
