【FineDance】舞蹈生成网络：Transformer/FiLM/GaussianDiffusion/FK/GCRM原理

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一、分析以下SeqModel 报告：

首先实例化SeqModel模型，即序列生成网络。例如，默认配置下模型的输入特征维度nfeats等于舞蹈表示维度**（如135或139，取决于是否包含手部等）**，序列长度seq_len为设定的帧数（如120），模型的隐藏维度latent_dim为512，前馈层宽度ff_size为1024，Transformer解码层数num_layers为8，多头注意力数num_heads为8，Dropout设0.1，以及音乐特征维度cond_feature_dim等。下面是模型初始化的代码片段：

分析的内容

我将为你详细解释以下内容，并结合形象生动的类比帮助你理解：

舞蹈生成网络（SeqModel）的模块级结构，包括每层的功能和作用。

SMPL与SMPL-X骨骼系统的对比：它们各自包含哪些关节，为什么SMPL-X更复杂，以及它们如何被用于将关节参数转换为3D姿势。

前向运动学（FK）的概念，结合生活类比（如机