Paperdance
EchoAvatar: Real-time Generative Avatar Animation from Audio Streams
语音或音乐驱动的动作生成，流式
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DiffDance: Cascaded Human Motion Diffusion Model for Dance Generation
任务是舞蹈生成, 介绍问题1)自回归的方法有累计误差, 2)难以捕捉长距离依赖关系, 引入DiffDance, 用了新颖的音频表示, 对比损失对齐motion, 几何损失保证物理合理性, 动态损失权重促进采样多样化.
EDGE: Editable Dance Generation From Music
创作新的舞蹈困难又耗时. EDGE基于DiT, 用JukeBox提取音乐特征, 有能力创作实时, 物理合理的舞蹈. 为测量物理合理性提供新的指标, 大的用户学习表明表现超过了SoTA.
