DisCo: 突破性的人类舞蹈生成技术

DisCo: 开创性的人类舞蹈生成技术

在计算机视觉和人工智能领域,如何生成逼真自然的人类动作一直是一个具有挑战性的研究课题。近日,来自南洋理工大学、微软和布法罗大学的研究团队提出了一种名为DisCo(Disentangled Control)的新型人类舞蹈生成技术,在真实世界场景下实现了高质量的舞蹈视频生成,引起了学术界和工业界的广泛关注。

DisCo的技术创新

DisCo的核心创新在于提出了一种解耦控制的生成框架,能够将人体姿态、外观等属性分离,实现对舞蹈生成过程的精确控制。具体来说,DisCo包含以下几个关键技术点:

1. 基于diffusion model的生成框架,能够生成高质量、多样化的舞蹈图像序列。

2. 解耦的控制机制,将人体姿态、服饰外观等属性分离,可以独立控制。

3. 基于参考图像的外观控制,保证生成的舞蹈视频中人物外观一致。

4. 基于人体骨骼的姿态控制,可以精确控制舞蹈动作。

5. 时序平滑模块,提高生成视频的时间连贯性。

通过这些技术的有机结合,DisCo能够根据给定的参考图像和目标姿态序列,生成自然流畅、外观一致的舞蹈视频。

DisCo的训练流程

DisCo的训练过程分为三个主要阶段:

1. 人体属性预训练

在这一阶段,研究人员使用了包含70万张人体图像的大规模数据集进行预训练,帮助模型学习人体的基本属性表示。数据集包括COCO、TikTok、DeepFashion2等多个公开数据集。

2. 解耦控制的微调

在预训练的基础上,研究者使用TikTok舞蹈数据集对模型进行微调,引入解耦的控制机制,使模型能够根据参考图像和目标姿态生成舞蹈视频。

3. 时序平滑模块训练

为了提高生成视频的时间连贯性,研究者进一步引入了时序卷积层和时序注意力层,对模型进行微调。

通过这种渐进式的训练策略,DisCo在保证生成质量的同时,实现了对舞蹈生成过程的精确控制。

DisCo的应用案例

DisCo在多个应用场景下展现出了优异的性能:

1. 舞蹈视频生成

给定一张参考图像和目标舞蹈动作序列,DisCo能够生成外观一致、动作自然的舞蹈视频。这在虚拟主播、数字人等领域有广阔的应用前景。

2. 人物图像编辑

DisCo还可以用于人物图像的编辑和修改。用户可以通过修改人体姿态、服饰等属性,实现对人物图像的精细编辑。

3. 特定人物的舞蹈生成

通过对特定人物的微调,DisCo能够生成与目标人物高度相似的舞蹈视频,为虚拟偶像、数字替身等应用提供了技术支持。

DisCo的优势与特点

与现有的人类动作生成方法相比,DisCo具有以下突出优势:

1. 泛化能力强

DisCo能够适应各种不同的人物外观和舞蹈动作,不局限于特定领域。这得益于其大规模的预训练数据集和解耦的控制机制。

2. 生成质量高

DisCo生成的舞蹈视频具有高度的真实感和自然度,无论是人物外观还是动作细节都栩栩如生。

3. 控制精确

通过解耦的控制机制,DisCo实现了对舞蹈生成过程的精确控制,用户可以灵活调整各种属性。

4. 训练效率高

DisCo采用了高效的训练策略,支持分布式训练、混合精度等技术,大大提高了训练效率。

5. 易于使用

研究团队提供了完整的训练代码和预训练模型,降低了使用门槛。同时还提供了在线演示,方便用户快速体验。

DisCo的技术细节

为了帮助读者更好地理解DisCo的技术原理,我们进一步介绍一些关键的技术细节:

1. 基于diffusion model的生成框架

DisCo采用了基于diffusion model的生成框架。Diffusion model通过逐步去噪的方式生成图像,具有良好的生成质量和多样性。DisCo在此基础上引入了条件控制机制,实现了对生成过程的精确引导。

2. 解耦的控制机制

DisCo将人体的各种属性(如姿态、服饰等)解耦表示,使用不同的条件嵌入来控制生成过程。这种解耦的设计使得模型能够独立控制不同的属性,大大提高了灵活性。

3. 基于参考图像的外观控制

DisCo使用一个预训练的图像编码器来提取参考图像的外观特征,并将其作为条件输入到生成模型中。这确保了生成的舞蹈视频与参考图像在外观上保持一致。

4. 基于人体骨骼的姿态控制

DisCo使用人体骨骼作为姿态的表示,通过OpenPose等工具提取目标动作序列的骨骼信息,并将其作为条件输入。这种表示方式既简洁又有效,能够精确控制人体动作。

5. 时序平滑模块

为了提高生成视频的时间连贯性,DisCo引入了时序卷积层和时序注意力层。这些模块能够捕捉帧间的时序依赖关系,生成更加流畅自然的动作序列。

DisCo的未来发展

尽管DisCo在人类舞蹈生成领域取得了突破性进展,但仍有一些值得进一步探索的方向:

1. 更长时间的舞蹈生成

目前DisCo主要关注较短时间(如16帧)的舞蹈生成。如何扩展到更长时间的舞蹈生成,保持长时间的一致性和连贯性,是一个值得研究的方向。

2. 多人舞蹈生成

DisCo目前主要针对单人舞蹈。未来可以探索多人舞蹈的生成,包括多人之间的互动和协调。

3. 音乐驱动的舞蹈生成

将音乐信息融入到生成过程中,实现音乐驱动的舞蹈生成,可以进一步提高生成舞蹈的自然度和表现力。

4. 3D舞蹈生成

目前DisCo主要生成2D视频。未来可以探索3D舞蹈的生成,为虚拟现实等应用提供支持。

5. 实时舞蹈生成

优化模型结构和推理速度,实现实时的舞蹈生成,可以支持更多交互式应用。

总结

DisCo作为一种突破性的人类舞蹈生成技术,展现了深度学习在创意内容生成领域的巨大潜力。它不仅在学术上具有重要价值,也为数字娱乐、虚拟现实等领域带来了新的可能性。随着技术的不断进步,我们有理由相信,DisCo及其衍生技术将在未来发挥越来越重要的作用,为人们带来更加丰富多彩的数字体验。

DisCo项目的源代码和预训练模型已在GitHub上开源(https://github.com/Wangt-CN/DisCo),欢迎感兴趣的读者尝试使用和进一步开发。同时,研究团队也提供了在线演示(https://b9652ca65fb3fab63a.gradio.live/),方便用户直观体验DisCo的强大功能。

随着人工智能技术的快速发展,像DisCo这样的创新正在重塑我们与数字世界互动的方式。它不仅为艺术创作提供了新的工具,也为虚拟现实、数字娱乐等领域带来了无限可能。我们期待看到更多基于DisCo的创新应用,以及它在推动人工智能与创意产业融合方面发挥的重要作用。