DANCER: Dance ANimation via Condition Enhancement and Rendering with diffusion model

📄 arXiv: 2510.27169v1 📥 PDF

作者: Yucheng Xing, Jinxing Yin, Xiaodong Liu

分类: cs.CV

发布日期: 2025-10-31

💡 一句话要点

DANCER：提出基于扩散模型的条件增强舞蹈动画生成框架

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 舞蹈动画生成 扩散模型 视频生成 条件增强 姿势渲染

📋 核心要点

  1. 现有舞蹈生成方法难以兼顾视频质量和动作连续性，尤其是在处理人类运动的高度自由度时。
  2. DANCER框架通过外观增强模块（AEM）和姿势渲染模块（PRM）增强条件引导，提升生成质量。
  3. 实验表明，DANCER在真实数据集上优于现有方法，证明了其在舞蹈动画生成方面的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为DANCER（Dance ANimation via Condition Enhancement and Rendering with Diffusion Model）的新框架，用于基于最新的稳定视频扩散模型进行逼真的单人舞蹈合成。由于视频生成通常由参考图像和视频序列引导，因此我们在框架中引入了两个重要模块，以充分利用这两个输入。更具体地说，我们设计了一个外观增强模块（AEM），以在生成过程中更多地关注参考图像的细节，并通过姿势渲染模块（PRM）扩展运动引导，以从额外的域捕获姿势条件。为了进一步提高模型的生成能力，我们还从互联网收集了大量视频数据，并生成了一个新的数据集TikTok-3K来增强模型训练。通过在真实世界数据集上进行的大量实验评估了所提出模型的有效性，结果表明我们的模型性能优于最先进的方法。所有数据和代码将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决单人舞蹈视频生成问题，现有方法在生成高质量、动作连贯的舞蹈视频方面存在挑战，尤其是在处理复杂的人体运动和外观细节时表现不足。

核心思路：论文的核心思路是通过增强条件信息来引导扩散模型生成高质量的舞蹈视频。具体来说，利用参考图像提供外观信息，利用视频序列提供运动信息，并通过专门设计的模块来增强这些信息的利用率。

技术框架：DANCER框架主要包含以下几个模块：1) 稳定视频扩散模型作为基础生成模型；2) 外观增强模块（AEM），用于增强参考图像的细节信息；3) 姿势渲染模块（PRM），用于从视频序列中提取和增强姿势信息；4) TikTok-3K数据集，用于增强模型训练。整体流程是，首先使用AEM处理参考图像，使用PRM处理视频序列，然后将处理后的信息输入到扩散模型中进行视频生成。

关键创新：论文的关键创新在于AEM和PRM的设计，它们能够有效地提取和增强参考图像的外观信息以及视频序列的姿势信息，从而更好地引导扩散模型生成高质量的舞蹈视频。此外，TikTok-3K数据集的构建也为模型训练提供了更丰富的数据。

关键设计：AEM的具体实现细节未知，但其目标是增强参考图像的细节信息。PRM的具体实现细节也未知，但其目标是从视频序列中提取姿势信息，并将其渲染成适合扩散模型使用的形式。TikTok-3K数据集包含大量舞蹈视频，用于增强模型训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过在真实世界数据集上进行的大量实验，验证了DANCER框架的有效性。实验结果表明，DANCER在舞蹈视频生成质量方面优于现有最先进的方法，但具体的性能指标和提升幅度未知。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟偶像、游戏角色动画、在线舞蹈教学、电影特效等领域。通过该技术，可以低成本、高效地生成逼真的舞蹈视频，为相关产业带来新的发展机遇，并为用户提供更丰富的互动体验。

📄 摘要（原文）

Recently, diffusion models have shown their impressive ability in visual generation tasks. Besides static images, more and more research attentions have been drawn to the generation of realistic videos. The video generation not only has a higher requirement for the quality, but also brings a challenge in ensuring the video continuity. Among all the video generation tasks, human-involved contents, such as human dancing, are even more difficult to generate due to the high degrees of freedom associated with human motions. In this paper, we propose a novel framework, named as DANCER (Dance ANimation via Condition Enhancement and Rendering with Diffusion Model), for realistic single-person dance synthesis based on the most recent stable video diffusion model. As the video generation is generally guided by a reference image and a video sequence, we introduce two important modules into our framework to fully benefit from the two inputs. More specifically, we design an Appearance Enhancement Module (AEM) to focus more on the details of the reference image during the generation, and extend the motion guidance through a Pose Rendering Module (PRM) to capture pose conditions from extra domains. To further improve the generation capability of our model, we also collect a large amount of video data from Internet, and generate a novel datasetTikTok-3K to enhance the model training. The effectiveness of the proposed model has been evaluated through extensive experiments on real-world datasets, where the performance of our model is superior to that of the state-of-the-art methods. All the data and codes will be released upon acceptance.