DanceFusion：音频驱动的舞蹈动作重建与生成开源框架助力创意舞蹈表达

DanceFusion是一款由清华大学开发的开源框架，专注于音频驱动的舞蹈动作重建与生成。它结合了分层时空Transformer-VAE和扩散模型，能够处理社交媒体上出现的不完整和嘈杂的骨骼数据，从而生成与音乐完美同步的逼真舞蹈动作。DanceFusion利用先进的掩码策略和迭代扩散过程，优化动作序列，确保高保真度和音乐的一致性，广泛应用于内容创作、虚拟现实和互动娱乐等领域。

DanceFusion是什么

DanceFusion是由清华大学推出的一款开源框架，旨在实现音频驱动的舞蹈动作重建与生成。该框架通过结合分层时空Transformer-VAE和扩散模型，能够处理来自社交媒体平台的不完整及嘈杂的骨骼数据，生成与音乐节拍同步的真实舞蹈动作。DanceFusion的技术依赖于先进的掩码策略和迭代扩散过程，以优化动作序列，确保生成动作的高保真度和与音乐的同步性，广泛适用于内容创作、虚拟现实及互动娱乐等多个领域。

DanceFusion的主要功能

音频驱动的舞蹈动作生成：根据音频生成与其完美同步的舞蹈动作，适合处理社交媒体平台如TikTok上提取的骨骼数据。
处理不完整和嘈杂的数据：框架能够有效应对关节缺失、遮挡及噪声问题，利用分层时空VAE精确捕捉骨骼序列的空间与时间信息。
音频与动作的精确同步：基于扩散模型，确保舞蹈动作在节奏、旋律和情感上的完美契合。
先进的掩码策略：开发的掩码机制能够处理不完整的骨骼数据，确保模型在重建过程中只关注可靠的关节信息。
生成高质量舞蹈动作：框架能够生成高质量、逼真的舞蹈动作序列，具备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，有效捕捉关节间的空间关系。
- 时间编码：学习帧间的时间依赖性，确保动作序列在时间上的连贯性与流畅性。
扩散模型：从噪声骨骼序列开始，逐步优化迭代，提升动作的逼真度与音频的同步性。
掩码机制：在编码阶段应用掩码机制，标记关节的存在与缺失状态，避免模型处理缺失的关节。
音频特征融合：在迭代过程中融入音频特征，使生成的动作与音乐实现精准的同步。
实验评估：使用FID和多样性评分对生成的舞蹈序列进行质量评估，确保输出的多样性及非重复性。