MACE-Dance 是视频领域的开源项目，由 AMAP-ML 开发，是 2026 年新上线的项目。
它收录于视频分类，该分类目前共有 503 个项目，GitHub 星标数为 110。
项目保持着较活跃的维护节奏，最近一次代码更新于 2026-09-20。免费使用。
它主要面向的使用场景是：音乐短视频自动配舞生成。同类可对比的替代方案包括 MusePose、AnimateDiff、EDGE。
MACE-Dance
给一段音乐，自动生成节奏对得上的舞蹈视频
MACE-Dance 是面向 SIGGRAPH 2026 投稿的开源研究项目，目标是实现音乐驱动的舞蹈视频生成。它把任务拆成“动作”和“外观”两级：先用音乐节拍与旋律驱动动作专家网络，生成与节奏对齐的骨骼/姿态序列，再交给外观专家网络渲染出带人物细节的视频画面，形成级联式生成管线。相比直接端到端出视频的方案，这种拆分让动作时序与视觉外观解耦，便于分别控制节奏准确度和画质，也降低训练难度。项目基于 Python 实现，属于视频生成方向的前沿探索，目前星标约 110，处于早期阶段。适合研究音乐-动作对齐、舞蹈动画、可控视频生成的人员参考复现，也可作为虚拟主播、短视频舞蹈内容自动生成的实验基础。
开源
free
视频生成
GitHub 星标
★ 110
维护状态
较活跃
是否开源
是
定价模式
free
项目数据
分类视频生成
开发团队AMAP-ML
所属国家
定价模式free
价格说明开源项目，免费使用
访问状态
是否开源是
开源协议
主要语言Python
技术栈/模型
GitHub 星标★ 110
30天Star增速
HF 下载量
上线时间2026-04-21 00:00:00
最近更新2026-09-20 00:00:00
维护状态较活跃
中文支持
访问方式
移动端支持
综合评分
收录时间2026-09-29
浏览次数0
使用教程
核心亮点
- 动作与外观解耦的级联专家结构，音乐节拍对齐和画面渲染可分别调优
- 面向音乐驱动舞蹈这一具体任务，比通用文生视频更聚焦时序一致性
- 有 SIGGRAPH 2026 投稿背景，方法设计具备一定学术参考价值
不足之处
- 早期项目，星标仅约 110，社区规模和生态尚未形成
- 依赖舞蹈动作与音乐配对数据，复现门槛和算力要求较高
适用场景
- 音乐短视频自动配舞生成
- 虚拟主播/数字人舞蹈动画制作
- 音乐-动作对齐与可控视频生成研究
替代项目
MusePose、AnimateDiff、EDGE
项目介绍
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