DanceFusion是清华大学推出的开源框架，专注于音频驱动的舞蹈动作重建与生成。DanceFusion结合分层时空Transformer-VAE和扩散模型，能处理社交媒体上的不完整和嘈杂骨骼数据，生成与音乐同步的逼真舞蹈动作。DanceFusion技术基于先进的掩码策略和迭代扩散过程，优化动作序列，确保动作生成的高保真度和音乐同步性，广泛应用于内容创作、虚拟现实和互动娱乐等领域。
DanceFusion的主要功能音频驱动的舞蹈动作重建与生成：DanceFusion根据音乐生成与音乐同步的舞蹈动作，适用于从社交媒体平台如TikTok提取的不完整和嘈杂的骨骼数据。处理不完整和嘈杂数据：框架能有效处理关节缺失、遮挡和噪声问题，基于分层时空VAE精确捕捉骨骼序列的空间和时间信息。音频与动作的同步：基于扩散模型，DanceFusion能确保舞蹈动作与音乐的节奏、旋律和情感完美契合。先进的掩码技术：开发掩码策略处理不完整的骨骼数据，确保模型在重建过程中只考虑可靠的关节数据。生成高质量舞蹈动作：框架能生成高质量、逼真的舞蹈动作序列，具有高度的多样性和风格。DanceFusion的技术原理分层时空VAE编码：空间编码：将每个骨骼关节视为一个token，捕捉同帧关节间的空间关系。时间编码：学习帧间的时间依赖关系，确保动作序列在时间上的连续性和流畅性。扩散模型：从噪声骨骼序列开始，逐步迭代优化，提升动作逼真度和与音频的同步。掩码机制：在编码阶段应用掩码机制，标记关节的存在或缺失状态，防止模型考虑缺失关节。音频特征融合：在迭代过程中融入音频特征，让生成的动作与音乐实现精准同步。实验评估：用FID和多样性评分评估生成舞蹈序列的质量，确保输出的多样性和非重复性。DanceFusion的项目地址项目官网：th-mlab.github.io/DanceFusionarXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2411.04646DanceFusion的应用场景内容创作：生成与音乐同步的舞蹈视频，用在社交媒体和视频制作。虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：为虚拟角色提供自然舞蹈动作，增强沉浸感。互动娱乐和游戏：在游戏中生成逼真的舞蹈动作，提升游戏体验。舞蹈教育和培训：作为教学示范，帮助学习者学习和掌握舞蹈技巧。动画和电影制作：为虚拟角色生成复杂的舞蹈动作，减少动作捕捉需求。 
