GCDance

GCDance（Genre-Controlled 3D Full Body Dance Generation Driven by Music）是由英国萨里大学与江南大学联合开发的3D舞蹈生成框架。该系统能够根据音乐和文本提示生成符合特定风格的全身舞蹈序列。通过融合预训练音乐基础模型（如Wav2CLIP）提取的高级语义特征与手工设计的音乐特征（如STFT），实现多粒度音乐特征的整合。同时，利用CLIP模型将文本提示嵌入到舞蹈生成的每个时间步中，从而实现风格可控的舞蹈生成。GCDance支持在相同音乐片段下生成多种风格的舞蹈，并确保动作与音乐节奏和旋律高度匹配。 其核心技术包括基于无分类器扩散模型的生成机制、多粒度音乐特征提取、文本特征嵌入、特征调制（FiLM）以及双流架构，以分别处理身体和手部动作，提升舞蹈表现力。此外，系统还支持对舞蹈局部进行编辑，便于用户进行定制化调整。 GCDance可应用于虚拟现实、游戏开发、舞蹈教学、音乐视频制作及智能健身等多个领域，为舞蹈创作提供高效、灵活的解决方案。