Dreamoving：一种基于扩散模型的可控人体舞蹈视频生成框架 来源：AI研习社报道 论文标题： DreaMoving: A Human Dance Video Generation Framework based on Diffusion Models 论文链接：https://arxiv.org/pdf/2312.05107.pdf 摘要在本文中，我们提出了DreaMoving，一个基于扩散的可控视频生成框架，用于制作高质量的定制人体舞蹈视频。具体来说，给定目标身份和姿势序列，DreaMoving可以在姿势序列的驱动下生成目标身份在任何地方跳舞的视频。为此，我们提出了一个用于运动控制的视频控制网和一个用于身份保持的内容指南。该模型易于使用，可适用于大多数风格化的扩散模型，从而产生不同的结果。 架构 生成效果： 相应视频： 推荐阅读 西电IEEE Fellow团队出品！最新《Transformer视觉表征学习全面综述》润了！大龄码农从北京到荷兰的躺平生活（文末有福利哟！）如何做好科研？这份《科研阅读、写作与报告》PPT，手把手教你做科研奖金675万！3位科学家，斩获“中国诺贝尔奖”！又一名视觉大牛从大厂离开！阿里达摩院 XR 实验室负责人谭平离职 最新 2022「深度学习视觉注意力 」研究概述，包括50种注意力机制和方法！【重磅】斯坦福李飞飞《注意力与Transformer》总结，84页ppt开放下载！2021李宏毅老师最新40节机器学习课程！附课件+视频资料 欢迎大家加入DLer-计算机视觉技术交流群！ 大家好，群里会第一时间发布计算机视觉方向的前沿论文解读和交流分享，主要方向有：图像分类、Transformer、目标检测、目标跟踪、点云与语义分割、GAN、超分辨率、人脸检测与识别、动作行为与时空运动、模型压缩和量化剪枝、迁移学习、人体姿态估计等内容。 进群请备注：研究方向+学校/公司+昵称（如图像分类+上交+小明） ??长按识别，邀请您进群！