本期为TechBeat人工智能社区第563期线上Talk。

北京时间1月11日(周四)20:00，南洋理工大学博士生—王谭的Talk已准时在TechBeat人工智能社区开播！

他与大家分享的主题是: “DisCo-基于解耦控制的现实人物舞蹈生成及相关工作梳理”，介绍了他的团队在人物动作迁移（human motion transfer）、人物图片/视频生成等相关工作所做的研究。

Talk·信息

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主题：DisCo-基于解耦控制的现实人物舞蹈生成及相关工作梳理

嘉宾：南洋理工大学博士生 王谭

时间：北京时间 1月11日(周四)20:00

地点：TechBeat人工智能社区

点击下方链接，即可观看视频！

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Talk·介绍

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最近一年，随着Pika，Stable Video Diffusion等视频生成模型的大举发展，以人为中心的人物视频生成得到越来越多的关注。本Talk中，讲者将以热门人物舞蹈生成工作DisCo (23年6月发布)为锚点，梳理前后一系列(前至2019年火热的GAN时代，后到最新的23年12月ArXiv工作如Animate Anyone, MagicAnimate等)的人物动作迁移 (human motion transfer) 、人物图片/视频生成相关工作，快速获取此领域的核心研究问题以及最新进展。

Talk大纲

1、背景 - 从“人物动作迁移”到“人物舞蹈生成”

2、关键动机 - 现实世界中的人物舞蹈生成有哪些问题

3、方法（点）- 基于解耦框架设计的现实人物舞蹈生成

4、方法（由点及面）- 系列后续工作梳理对比

5、实验结果及总结

Talk·预习资料

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项目链接：

https://disco-dance.github.io/

论文链接：

https://arxiv.org/abs/2307.00040

代码链接：

https://github.com/Wangt-CN/DisCo

Talk·提问交流

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Talk·嘉宾介绍

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王谭

南洋理工大学博士生

南洋理工大学四年级博士生，曾获Google PhD Fellowship 2022, 研究兴趣主要集中在视觉语言学习，生成模型及可信学习。工作发表于CVPR, ICCV, ECCV, NeurIPS等计算机视觉与机器学习顶级会议。

个人主页: https://www.techbeat.net/grzytrkj?id=36864

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关于TechBeat人工智能社区

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