GCDance

GCDance – 萨里大学和江南大学推出的3D舞蹈生成框架

GCDance是什么

GCDance（Genre-Controlled 3D Full Body Dance Generation Driven by Music）是一款由英国萨里大学与江南大合开发的3D舞蹈生成框架。该系统能够根据音乐和文本提示生成特定风格的全身舞蹈序列。GCDance通过结合预训练的音乐基础模型（如Wav2CLIP）提取的高级音乐特征与手工设计的音乐特征（例如短时傅里叶变换STFT），实现了多层次的音乐特征融合。它利用CLIP模型将文本提示嵌入到舞蹈生成的每个时间步中，从而实现风格可控的舞蹈生成。GCDance支持在同一音乐片段下生成多种风格的舞蹈，确保舞蹈动作与音乐的节奏和旋律高度一致。

GCDance的主要功能

• 风格可调的舞蹈生成：用户可以根据文本提示指定舞蹈风格（如街舞、爵士舞等），生成与之相符的舞蹈动作。
• 与音乐节奏精确对齐：生成的舞蹈能够与音乐的节奏、拍子和旋律完美同步，确保舞蹈与音乐的自然融合。
• 多样化舞蹈生成：同一音乐片段可以生成多种不同风格的舞蹈，增强舞蹈的表现力和多样性。
• 支持局部编辑：用户能够对舞蹈的特定部分（如手部动作或特定时段）进行定制化调整。
• 生成高质量全身动作：涵盖52个关节（包括手指关节），生成的舞蹈动作自然流畅，具有较高的物理合理性。

GCDance的技术原理

• 扩散模型框架：基于无分类器扩散模型，通过逐步去噪的方式从随机噪声中生成舞蹈序列。
• 音乐特征提取：结合预训练的音乐基础模型（如Wav2CLIP）提取高级语义特征，同时利用手工设计的音乐特征（如短时傅里叶变换STFT）捕捉低层次的音乐细节。多粒度特征融合能够更好地捕捉音乐与舞蹈之间的复杂关系。
• 文本特征嵌入：利用CLIP模型将文本提示（如舞蹈风格描述）嵌入到每个舞蹈生成的时间步中，通过特征适配器与音乐特征对齐，实现风格可控的舞蹈生成。
• 特征调制（FiLM）：特征调制层（Feature-wise Linear Modulation，FiLM）根据文本提示动态调整舞蹈生成过程，确保生成的舞蹈符合指定风格。
• 双流架构：针对身体动作和手部动作分别建模，采用两个Transformer网络处理，生成更细致且富有表现力的全身舞蹈动作。
• 编辑功能：基于扩散模型的编辑机制（如扩散修复），用户能够在生成过程中对舞蹈的特定部分施加约束，实现局部编辑和个性化生成。

GCDance的项目地址

• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2502.18309

GCDance的应用场景

• 虚拟现实（VR）与增强现实（AR）：为虚拟角色生成舞蹈，提升沉浸体验。
• 游戏开发：为游戏角色动态生成舞蹈动作，增强用户互动性。
• 舞蹈教学：辅助编舞和教学，提供多样化的舞蹈示例。
• 音乐视频制作：根据音乐自动生成舞蹈，提供创意素材。
• 智能健身：结合音乐生成健身舞蹈，提升锻炼的趣味性。

常见问题

• GCDance是否支持用户自定义舞蹈风格？是的，用户可以通过文本提示来指定舞蹈风格。
• 生成的舞蹈动作是否与音乐节奏一致？是的，GCDance确保生成的舞蹈动作与音乐的节奏和旋律高度同步。
• 用户能否对生成的舞蹈进行修改？是的，GCDance支持局部编辑，用户可以定制舞蹈的特定部分。
• GCDance适合哪些应用场景？GCDance广泛应用于虚拟现实、游戏开发、舞蹈教学、音乐视频制作和智能健身等领域。