【FineDance】舞蹈多样性的得来

舞蹈多样性的得来

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GaussianDiffusion

  • 在FineDance中,GaussianDiffusion模块还使用了DDIM等加速采样策略来提高生成效率。传统扩散需要上百甚至上千步迭代,生成较慢。而DDIM (Denoising Diffusion Implicit Models)是一种改进的采样方法,利用确定性推断过程,加快采样速度。它通过修改扩散过程的推导公式,在不需要额外训练的情况下,将采样步数从原来的例如1000步缩减到几十步(常用只需50~100步即可获得很好的结果)。简而言之,DDIM跳过了一些中间步骤:它假设在减少步数的同时调整每步去噪的幅度,使最终效果与全步采样接近。这有点像经验丰富的编舞老师加快排练进度:本来要纠正十次的动作,现在每次改动幅度更大,只排练五次也能到位。FineDance采用DDIM后,可以在保证舞蹈质量的前提下更快地产生候选舞蹈序列。例如,如果需要生成10段不同舞蹈供检索模块挑选,DDIM可以让每段舞蹈生成仅用几十步,从而在有限时间内完成多样性采样。

Genre&Coherence检索模块(GCRM)

  • 值得一提的是,FineDance的第二阶段还有一个Genre&Coherence检索模块(GCRM),会从扩散模型生成的多个舞蹈片
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