音乐驱动长序列舞蹈生成新突破！清华大学提出Lodge，解决短时难题 | 一作李镕辉博士主讲预告

主要观点总结

本文主要介绍了清华大学在读博士李镕辉提出的Lodge网络，该网络能够在给定音乐条件下生成极长舞蹈序列。文章阐述了现有舞蹈生成技术在处理长序列舞蹈时的挑战，以及Lodge网络如何通过两阶段扩散实现长舞蹈序列生成的方法。

关键观点总结

关键观点1: 舞蹈生成技术的挑战

实际应用中的舞蹈表演时长较长，现有舞蹈生成技术难以生成高质量的长序列舞蹈动作，需要在保证动作细节的同时，捕捉舞蹈的全局结构并生成流畅且富有表现力的长时序列舞蹈。

关键观点2: Lodge网络的特点

Lodge网络采用两阶段粗到细的扩散架构，引入特征舞蹈原语，有效平衡全局编舞模式与局部动作的质量和表现力，能够并行化完成极长的舞蹈序列生成。

关键观点3: Lodge网络的具体实现

Lodge网络通过全局扩散阶段提取音乐节奏和结构信息，生成稀疏的特征舞蹈原语，再通过局部扩散阶段以舞蹈原语为引导生成细节丰富的短舞蹈片段，最终生成高质量长舞蹈序列。

关键观点4: 实验与结果

Lodge网络在FineDance和AIST++数据集上进行实验，取得了最先进结果。能够并行生成符合编舞规则的舞蹈，保持局部细节和物理真实感，且推理时间不会因生成更长的舞蹈序列而显著增大。

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