Music-Dance-Video-Synthesis

输入音乐,自动生成同步舞蹈视频

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 30 🐛 待处理 8 👀 关注 9
GitHub ↗
GitHub 星标 ★ 249
维护状态 低维护
是否开源 开源
定价模式 🏷️完全免费 开源项目,免费使用,需自行部署。

项目预览

Music-Dance-Video-Synthesis 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xrenaa
定价模式🏷️完全免费
价格说明开源项目,免费使用,需自行部署。
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
技术栈/模型dance,dataset,deep-learning,demo-video,multimedia,music-video,paper,perceptual-losses,pretrain-model,pytorch,skeletons,video-generation
GitHub 星标★ 249
上线时间2019-11-29 00:00:00
代码更新2023-02-14
仓库体积82.2 MB
本站数据更新2026-11-08
维护状态低维护
收录时间2026-08-09
浏览次数6

项目介绍

Music-Dance-Video-Synthesis 是一个基于 PyTorch 的自监督舞蹈视频合成项目,发表于 ACM MM 2020 Oral。它解决的是根据输入音乐自动生成与节奏同步的舞蹈视频的问题,核心能力包括:利用自监督学习从无标注的舞蹈视频中提取音乐与动作的对应关系,生成骨架序列,再通过感知损失等优化渲染成逼真的人物舞蹈视频。项目提供了完整的训练和推理代码、预训练模型以及演示视频,支持用户自定义音乐输入生成舞蹈。技术栈涵盖深度学习、姿态估计、视频生成等,适合学术研究和创意内容制作。

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 2026-08-09 · 当前星标 ★ 249

核心亮点

  • 自监督学习,无需人工标注舞蹈动作与音乐的对应关系
  • 提供预训练模型和演示视频,开箱即用快速体验
  • 基于 ACM MM 2020 Oral 论文,算法有学术背书

不足之处

  • 项目较为早期,依赖的 PyTorch 版本可能较旧,环境配置有门槛
  • 生成舞蹈的多样性和自然度有限,复杂音乐适配能力待提升

适用场景

  • 音乐可视化:为歌曲自动生成舞蹈视频用于MV或短视频创作
  • 舞蹈教学辅助:生成参考舞蹈动作供学习者模仿
  • 学术研究:作为音乐驱动动作生成领域的基线方法

替代项目

DanceNet、Music2Dance、FACT

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