X-Dancer

字节跳动与加州大学圣地亚哥分校和南加州大学的研究团队联合开发了一项创新性的音乐驱动人像舞蹈视频生成框架，名为X-Dancer。这一框架利用了自回归变换器和扩散模型，基于2D人体姿态建模，能够从单张静态图像生成多样化且逼真的全身舞蹈视频，实现舞蹈动作与音乐节奏的精准对齐。

X-Dancer是一种先进的舞蹈视频生成框架，能够从单张静态人物图像和一段音乐中生成与音乐节奏同步的全身舞蹈视频。该框架利用自回归变换器和扩散模型，基于2D人体姿态估计，能够有效地从广泛可用的单目视频中提取舞蹈动作，进而实现舞蹈动作与音乐节奏的精准对齐。X-Dancer通过多部分的2D姿态表示与信心感知的量化方法，生成与音乐相辅相成的舞蹈姿态序列，并利用扩散模型将这些姿态序列转化为流畅的视频帧。相比现有技术，X-Dancer在多样性、音乐对齐和视频质量等方面表现更为优越，支持不同体型和风格的参考图像，且具备零样本生成和特定编舞的微调能力。

X-Dancer的主要功能包括：

• 从单张静态图像生成舞蹈视频：实现音乐节奏与舞蹈视频完美同步。
• 多样化与个性化的舞蹈动作：支持多种风格和复杂动作的生成，适应不同体型和风格的人物动画。
• 音乐节奏对齐：舞蹈动作与音乐节奏紧密结合，精准捕捉音乐的节拍与风格。
• 零样本生成与定制化：具备零样本生成能力，能够针对特定编舞风格进行微调，以满足不同舞蹈需求。
• 高质量视频合成：生成的视频具有高分辨率和逼真的视觉效果，确保与参考图像的一致性。

该框架的技术原理涉及姿态建模、多部分姿态量化、自回归变换器、扩散模型合成、AdaIN与时空模块等。

X-Dancer的应用场景包括社交媒体分享、虚拟角色动画、音乐游戏互动、广告宣传和舞蹈教育等。用户可以通过X-Dancer在不同领域中应用生成个性化舞蹈视频。

用户可以在X-Dancer的官网arXiv技术论文中获取更多相关信息。如果您对使用X-Dancer、支持的视频格式、生成的视频质量以及定制化需求有更多疑问，可参考常见问题部分的内容。