論文の概要: Bidirectional Autoregressive Diffusion Model for Dance Generation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.04356v4
- Date: Sat, 22 Jun 2024 14:19:45 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-26 02:11:02.817750
- Title: Bidirectional Autoregressive Diffusion Model for Dance Generation
- Title（参考訳）: ダンス生成のための双方向自己回帰拡散モデル
- Authors: Canyu Zhang, Youbao Tang, Ning Zhang, Ruei-Sung Lin, Mei Han, Jing Xiao, Song Wang,
- Abstract要約: 本稿では,双方向自己回帰拡散モデル(BADM)を提案する。
生成したダンスが前方方向と後方方向の両方で調和することを強制するために、双方向エンコーダが構築される。
生成したダンス動作をよりスムーズにするため、局所運動強調のための局所情報デコーダを構築する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.449135437337034
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Dance serves as a powerful medium for expressing human emotions, but the lifelike generation of dance is still a considerable challenge. Recently, diffusion models have showcased remarkable generative abilities across various domains. They hold promise for human motion generation due to their adaptable many-to-many nature. Nonetheless, current diffusion-based motion generation models often create entire motion sequences directly and unidirectionally, lacking focus on the motion with local and bidirectional enhancement. When choreographing high-quality dance movements, people need to take into account not only the musical context but also the nearby music-aligned dance motions. To authentically capture human behavior, we propose a Bidirectional Autoregressive Diffusion Model (BADM) for music-to-dance generation, where a bidirectional encoder is built to enforce that the generated dance is harmonious in both the forward and backward directions. To make the generated dance motion smoother, a local information decoder is built for local motion enhancement. The proposed framework is able to generate new motions based on the input conditions and nearby motions, which foresees individual motion slices iteratively and consolidates all predictions. To further refine the synchronicity between the generated dance and the beat, the beat information is incorporated as an input to generate better music-aligned dance movements. Experimental results demonstrate that the proposed model achieves state-of-the-art performance compared to existing unidirectional approaches on the prominent benchmark for music-to-dance generation.
- Abstract（参考訳）: ダンスは人間の感情を表現するための強力な媒体として機能するが、人生のようなダンスの生成は依然としてかなりの課題である。
近年、拡散モデルは様々な領域で顕著な生成能力を示した。
彼らは、適応可能な多対多の性質のために、人間のモーションジェネレーションを約束します。
それにもかかわらず、現在の拡散に基づく運動生成モデルは、局所的および双方向的な拡張による動きに焦点を絞らず、直接かつ一方向の運動列を直接生成することが多い。
高品質な舞踊の動きを振る舞う際には、音楽的文脈だけでなく、近隣の音楽的な舞踊の動きも考慮する必要がある。
本研究では,音楽間距離生成のための双方向自己回帰拡散モデル (BADM) を提案する。
生成したダンス動作をよりスムーズにするため、局所運動強調のための局所情報デコーダを構築する。
提案フレームワークは入力条件と近傍の動作に基づいて新しい動きを生成することができ、個々の動きスライスを反復的に予測し、全ての予測を統合する。
生成されたダンスとビートとの同期性を更に向上させるため、ビート情報を入力として組み込んで、より優れた音楽整列ダンス動作を生成する。
実験結果から,提案モデルが既存の一方向アプローチと比較して最先端性能を達成できることが示唆された。
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