音乐驱动的三维数字人舞蹈视频合成技术研究

Music-Driven 3D Digital Human Technology Music2Dance 是一种音乐驱动的三维数字人舞蹈生成技术，旨在根据输入音乐生成相应的舞蹈动作。该技术面临着多种挑战，包括缺乏高质量的训练数据、风格、节奏、拍子等方面的一致性、多对多任务、复杂多样化的舞蹈动作、长序列的舞蹈动作、缺乏评估指标等。 为了解决这些挑战，研究人员提出了两种解决方案：生成式方案和 motion graph 方案。生成式方案使用生成对抗网络（GAN）来生成舞蹈动作，而 motion graph 方案使用 motion capture 技术来捕捉舞者的动作。 相关工作中，研究人员使用了多种技术来生成舞蹈动作，包括 Dilated Convolution、stacked module、GMM loss 等。例如，Music2Dance:DanceNet for Music-driven Dance Generation 使用了两种判别器和 ST-GCN perceptual loss 来生成舞蹈动作。 此外，该技术还涉及到 Metauniverse Conference、Virtual Idol、Virtual Host、AI Assistant 等领域，旨在创建一个虚拟世界，人们可以在其中与虚拟数字人交流和互动。 技术细节： * 生成式方案：使用生成对抗网络（GAN）来生成舞蹈动作，通过将音乐输入到生成器中，生成对应的舞蹈动作。 * Motion graph 方案：使用 motion capture 技术来捕捉舞者的动作，生成对应的舞蹈动作。 * Dilated Convolution：一种卷积神经网络技术，用于处理时序数据，例如音乐和舞蹈动作。 * Stacked module：一种神经网络技术，用于处理复杂的数据，例如舞蹈动作。 * GMM loss：一种损失函数，用于评估生成的舞蹈动作的质量。 结论： Music2Dance 是一种音乐驱动的三维数字人舞蹈生成技术，旨在根据输入音乐生成相应的舞蹈动作。该技术面临着多种挑战，但通过使用生成式方案和 motion graph 方案等技术，可以生成高质量的舞蹈动作。该技术还涉及到 Metauniverse Conference、Virtual Idol、Virtual Host、AI Assistant 等领域，旨在创建一个虚拟世界，人们可以在其中与虚拟数字人交流和互动。