MACE-Dance

给一段音乐,自动生成节奏对得上的舞蹈视频

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署 视频生成 🍴 复刻 6 🐛 待处理 1 👀 关注 2
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 114
维护状态 维护中
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用

项目预览

MACE-Dance 项目界面预览图
图片来源:GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类视频生成
开发团队AMAP-ML
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用
访问状态🔧 仅开源项目,无在线服务,需自行部署
是否开源是
主要语言Python
GitHub 星标★ 114
上线时间2026-04-21 00:00:00
代码更新2026-09-08
仓库体积211.2 MB
本站数据更新2026-11-13
维护状态维护中
收录时间2026-09-29
浏览次数2

项目介绍

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。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化,观测越久曲线越完整

数据来源:GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-09-29 · 当前星标 ★ 114

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

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