普渡大学 发布 Multimodal DuetDance (MDD) 数据集, 应用在 多模态数据、舞蹈生成 领域

普渡大学 本次发布的数据集 Multimodal DuetDance (MDD), MDD是一个多模态数据集，旨在为文本控制和音乐条件下的3D双人舞蹈动作生成提供支持。该数据集包含由专业舞者表演的620分钟高质量动作捕捉数据，与音乐同步，并附有超过10K个细粒度的自然语言描述。这些注释捕捉了丰富的运动词汇，详细描述了舞伴之间的空间关系、身体运动和节奏，使MDD成为第一个无缝集成人体运动、音乐和文本以生成双人舞蹈的数据集。MDD支持两项新任务：Text-to-Duet和Text-to-Dance Accompaniment，分别用于生成协调的舞伴动作和根据领舞者的动作生成跟随者的动作。

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