Lodge++: High-quality and Long Dance Generation with Vivid Choreography Patterns

介绍：

https://li-ronghui.github.io/lodgepp

论文：

https://arxiv.org/abs/2410.20389v1

Lodge++ 是一个创新的舞蹈编排框架，旨在根据给定的音乐和期望的舞蹈风格生成高质量、超长且生动的舞蹈序列。

Lodge++ 通过采用两阶段策略，首先利用全局舞蹈网络生成粗略的舞蹈原语，这些原语能够捕捉复杂的全局舞蹈模式；然后在这些原语的指导下，利用基于原语的舞蹈扩散模型并行生成长序列的舞蹈，确保了舞蹈的物理合理性和流派一致性。此外，Lodge++还引入了穿透引导模块、脚部细化模块和多流派鉴别器，以提高舞蹈动作的自然流畅度和真实感。

Lodge++ 的特点在于其能够有效处理计算效率、全局舞蹈模式学习和局部舞蹈质量的挑战。它不仅能够快速生成适合各种舞蹈流派的超长舞蹈，还能确保全局舞蹈模式的组织性和局部动作的高质量。通过广泛的实验验证，Lodge++展现了其在生成超长舞蹈序列方面的优越性能，特别是在保持舞蹈的全局结构和细节质量方面。

技术解读

Lodge++ 是一项先进的舞蹈生成技术，其总体思路是利用人工智能算法根据音乐和舞蹈风格自动生成高质量、超长且具有生动编排的舞蹈序列。

Lodge++ 的处理过程包括音乐特征提取、舞蹈表示定义、以及扩散模型的应用：

• 在第一阶段，全局舞蹈网络通过VQ-VAE和GPT模型学习音乐与舞蹈之间的关系，生成能够表达丰富舞蹈模式的舞蹈原语。

• 在第二阶段，这些原语被用来指导Primitive-based Dance Diffusion Model（PDDM），该模型并行生成长序列舞蹈，同时通过脚部细化模块、多流派鉴别器和穿透引导策略提高舞蹈的视觉质量和物理真实性。

其技术特点包括高效的两阶段生成策略、舞蹈原语的创新使用、以及物理合理性增强模块，这些都使得Lodge++在舞蹈生成领域具有显著优势。Lodge++ 能够快速产生适合不同舞蹈流派的超长舞蹈序列，同时确保舞蹈的全局结构和细节质量。这不仅为电影、动画、虚拟现实和社交媒体等行业提供了一种高效的3D舞蹈内容创作工具，也为舞蹈创作者提供了一个辅助编舞的平台。其未来有望进一步整合更精细的面部表情、手指动作以及考虑舞者的服装和道具等视觉外观因素，从而创造出更加沉浸和全面性的舞蹈体验。

论文解读

这篇论文提出了一个名为Lodge++的舞蹈编排框架，以下是内容要点概括：

摘要

• Lodge++是一个能够根据音乐和期望的舞蹈风格生成高质量、超长且生动舞蹈的框架。
• 采用两阶段策略，先产生粗略的舞蹈原语，再生成长序列舞蹈。
• 通过穿透引导模块、脚部细化模块和多流派鉴别器提高物理合理性和流派一致性。
• 实验验证了Lodge++能够快速生成适合不同舞蹈流派的超长舞蹈。

1. 引言

• 介绍了3D舞蹈内容在多个行业的需求和自动生成舞蹈序列的重要性。
• 指出了现有方法在计算效率、全局舞蹈模式学习和局部舞蹈质量方面的局限性。

2. 相关工作

• 2.1 人类运动合成：回顾了运动图、运动匹配技术和基于深度神经网络的人类运动生成方法。
• 2.2 音乐驱动的舞蹈生成：探讨了基于运动图、序列模型、VQ-VAE模型、GAN和扩散技术的音乐驱动舞蹈生成方法。

3. 方法

• 3.1 预备知识：介绍了音乐和舞蹈的表示方法以及扩散模型的基本原理。
• 3.2 Lodge++概述：详细描述了Lodge++的整体架构和流程。
• 3.3 全局舞蹈网络：介绍了如何使用VQ-VAE和GPT模型学习全局舞蹈模式。
• 3.4 基于原语的舞蹈扩散模型（PDDM）：详细说明了PDDM的正向和反向过程、训练目标、辅助损失和网络架构。

4. 实验

• 4.1 实验设置：描述了数据集、实现细节和优化器设置。
• 4.2 评估指标：介绍了评估算法的五个维度：运动质量、运动多样性、节奏对齐、运行时间和用户研究。
• 4.3 与现有方法的比较：将Lodge++与现有算法进行比较，展示了其在各方面的优势。
• 4.4 消融研究：分析了全局舞蹈网络和PDDM对性能的影响。
• 4.5 定性分析：通过用户研究和视觉分析，展示了Lodge++与现有方法相比的优势。

5. 结论

• 总结了Lodge++在音乐驱动的3D舞蹈生成方面的贡献，并指出了其局限性和未来的研究方向。

文章来自于“ADFeed”，作者“ADFeed”。