1444-DYN04-01RA/A测量振动模块系列应用 欢迎来电咨询

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1444-DYN04-01RA/A生成舞蹈动作的运动速度（蓝色曲线）和运动节拍（绿色虚线），以及音乐节拍（橙色虚线）提取运动节拍的方式是从运动速度曲线中找到局部小值定量评估我们将 FACT 在这些指标方面的表现与其他的方法进行比较。我们还通过一项用户研究，对动作与音乐的相关性进行了感知评估，在这项研究中，我们要求各位参与者观看 10 个视频，视频中包含我们的一个成果和一个随机的对照输出，然后选择哪个舞者与音乐较同步。这项研究包括 30 名参与者，从舞者到很少跳舞的人都有。与每个基线相比，81% 的人认为 FACT 模型的输出** Li et al. 的输出，71% 的人认为 FACT ** Dancenet，77% 的人认为它** Dance Revolution。有趣的是，75% 的参与者较喜欢未配对的 AIST++ 舞蹈动作，而不是 FACT 生成的动作，这并不奇怪，因为原始舞蹈动作具有高度表现力定性结果与 DanceNet（左图）和 Li et. al.（中图）等之前的方法相比，使用 FACT 模型（右图）生成的 3D 舞蹈较加逼真，与输入音乐有较高的相关性。结论和讨论我们提出的模型不仅可以学习音频和动作的对应关系，还可以根据音乐生成高质量的 3D 动作序列。根据音乐生成 3D 动作是一个新兴的研究领域，我们希望这项研究能够为未来的跨模态音频到 3D 动作生成铺平道路。我们还发布了 AIST++，这是迄今为止大的 3D 人类舞蹈数据集。本文提出的多视角、多类型、跨模态 3D 动作数据集不仅有助于有条件 3D 动作生成方面的研究，还可以帮助一般的人类理解研究。我们将在 GitHub 代码库中发布代码，并在此处发布训练好的模型。虽然我们的研究结果为音乐条件下的 3D 动作生成问题指出了一个有前景的方向，但尚有更多可探索的空间。首先，我们的方法是基于运动学的，且我们没有推理出舞者和地板之间的物理学相互作用。因此，全局平移可能会导致伪影，如脚部的滑动和悬浮。我们的模型目前具有确定性。探索如何根据每段音乐产生多种真实舞蹈，这一研究方向潜力。

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