Motorica Dance Dataset|动画研究数据集|角色动作数据集

这是一个以fbx和bvh格式导出的Motorica Dance数据集版本，应用了不同的蒙皮角色。该数据集适用于非商业研究用途，并且与lafan1-resolved和zeroeggs-retarget兼容。

原始信息汇总

Motorica Retarget 数据集

概述

• 来源: 基于 Motorica Dance Dataset 的版本。
• 格式: 提供 FBX 和 BVH 格式。
• 用途: 适用于非商业研究。

文件

• Geno.fbx: 包含皮肤角色网格。

兼容性

• lafan1-resolved: 兼容 lafan1-resolved。
• zeroeggs-retarget: 兼容 zeroeggs-retarget。

下载

• BVH 数据: BVH Data
• FBX 数据: FBX Data

许可证

• 许可证: 与原始数据集 相同条款。
• 限制: 不允许商业使用。

引用

• 学术引用: 在学术论文或其他出版物中引用时，请使用以下参考文献：

@article{alexanderson2023listen, title={Listen, Denoise, Action! Audio-Driven Motion Synthesis with Diffusion Models}, author={Alexanderson, Simon and Nagy, Rajmund and Beskow, Jonas and Henter, Gustav Eje}, year={2023}, issue_date={August 2023}, publisher={ACM}, volume={42}, number={4}, doi={10.1145/3592458}, journal={ACM Trans. Graph.}, articleno={44}, numpages={20}, pages={44:1--44:20} }

@article{perez2021transflower, author={Valle-P{e}rez, Guillermo and Henter, Gustav Eje and Beskow, Jonas and Holzapfel, Andre and Oudeyer, Pierre-Yves and Alexanderson, Simon}, title={Transflower: Probabilistic Autoregressive Dance Generation with Multimodal Attention}, year={2021}, issue_date={December 2021}, publisher={ACM}, volume={40}, number={6}, doi={10.1145/3478513.3480570}, journal={ACM Trans. Graph.}, articleno={195}, numpages={14}, pages={195:1--195:14} }

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

Motorica Dance Dataset的构建基于原始数据集的导出，采用fbx和bvh格式，并应用了不同的皮肤角色。数据集中的动画数据通过复杂的动作捕捉技术获取，确保了动作的精确性和多样性。此外，数据集还包含了多个兼容的工具和应用程序，如lafan1-resolved和zeroeggs-retarget，以支持更广泛的研究和应用。

特点

Motorica Dance Dataset以其丰富的动作数据和高精度的动画捕捉技术著称。数据集不仅包含了多种舞蹈动作，还提供了详细的错误记录，如手指运动异常和特定时间点的动作故障，这为研究人员提供了宝贵的参考信息。此外，数据集的兼容性和可视化工具的提供，进一步增强了其应用价值。

使用方法

使用Motorica Dance Dataset时，研究人员可以下载bvh和fbx格式的数据，并利用兼容的工具如lafan1-resolved和zeroeggs-retarget进行分析和处理。为了更好地可视化数据，可以参考GenoView仓库中的示例应用程序。在使用过程中，需注意数据集中的已知问题，并根据需要进行修正或规避。

背景与挑战

背景概述

Motorica Dance Dataset是由Simon Alexanderson等人创建的，旨在推动舞蹈动作合成与动画生成领域的研究。该数据集的核心研究问题是如何通过音频驱动生成高质量的舞蹈动作，并在此基础上进行动作的噪声去除与优化。Motorica Dance Dataset的创建不仅丰富了舞蹈动作数据资源，还为相关领域的研究提供了新的视角和方法，特别是在音频与动作的跨模态合成方面，具有显著的影响力。

当前挑战

Motorica Dance Dataset在构建过程中面临多项挑战。首先，数据集中部分动画存在手指动作的缺失或错误，如`kthjazz_gCH_sFM_sngl_d01_007`等动画。其次，某些动画片段中存在明显的技术故障，如`kthstreet_gPO_sFM_cAll_d02_mPO_ch01_atombounce_001`在时间71.57处出现故障。此外，数据集的兼容性与可视化工具的开发也是一大挑战，尽管提供了与`lafan1-resolved`和`zeroeggs-retarget`等工具的兼容性，但如何确保这些工具在实际应用中的稳定性和效率仍需进一步研究。

常用场景

经典使用场景

在计算机图形学和动画领域，Motorica Dance Dataset 被广泛用于舞蹈动作的生成与重定向。该数据集通过提供高质量的舞蹈动作序列，使得研究人员能够开发和测试各种动画生成算法，特别是在角色动画的实时渲染和动作捕捉数据的重定向方面。其丰富的动作数据和多样的舞蹈风格为算法提供了广泛的训练和验证基础，从而推动了相关技术的进步。

解决学术问题

Motorica Dance Dataset 解决了在动画生成和动作重定向领域中常见的数据稀缺问题。通过提供大量的舞蹈动作数据，该数据集为研究人员提供了丰富的资源，使得他们能够开发和验证复杂的动画生成模型。此外，该数据集还促进了跨学科的研究，如结合音频信号生成舞蹈动作，从而在学术界推动了多模态数据处理技术的发展。

衍生相关工作

基于 Motorica Dance Dataset，许多相关研究工作得以展开。例如，Simon Alexanderson 等人在2023年提出的 'Listen, Denoise, Action!' 模型，利用扩散模型进行音频驱动的动作合成，显著提升了动画生成的质量和效率。此外，Guillermo Valle-Pérez 等人在2021年提出的 'Transflower' 模型，通过多模态注意力机制进行舞蹈生成，进一步扩展了数据集的应用范围，推动了舞蹈生成技术的发展。