رقص جماعي قابل للتحكم باستخدام التمايز المقابل

الرقص الجماعي المُحفَّز بالموسيقى يُشكّل تحديًا كبيرًا، لكنه يحمل إمكانات كبيرة لتطبيقات صناعية واسعة النطاق. إن القدرة على إنشاء حركات رقص جماعية متماسكة ومرئيًا جذابة ومُنسَّقة مع الموسيقى تفتح آفاقًا في مجالات متعددة مثل الترفيه والإعلان والأداء الافتراضي. ومع ذلك، فإن معظم الدراسات الحديثة لا تتمكن من إنتاج حركات طويلة الأمد عالية الدقة، أو تفشل في تمكين تجربة قابلة للتحكم. في هذا العمل، نسعى إلى تلبية الطلب على إنشاء رقص جماعي عالي الجودة وقابل للتخصيص من خلال إدارة فعّالة للاتساق والتنوع في الحركات الجماعية. وبشكل خاص، نستخدم نهجًا توليدياً مبنيًا على التبديد (diffusion-based) لتمكين توليد عدد مرن من الراقصين وحركات رقص جماعية طويلة الأمد، مع ضمان التوافق مع الموسيقى المدخلة. في النهاية، نقدّم استراتيجية تسمى "التبديد المُقارن الجماعي" (GCD) لتعزيز الربط بين الرقاصين وجماعتهم، مما يمنح القدرة على التحكم بمستوى الاتساق أو التنوّع في الحركة الجماعية المُولَّدة من خلال تقنية العينة الموجهة بالفِئَة (classifier-guidance sampling). من خلال تجارب مكثفة وتقييمات شاملة، نُظهر فعالية نهجنا في إنتاج حركات رقص جماعية جذابة بصريًا ومتماسكة. تُظهر النتائج التجريبية قدرة طريقة لدينا على تحقيق المستويات المرغوبة من الاتساق والتنوع، مع الحفاظ على الجودة الشاملة للرقص الجماعي المُولَّد. يمكن الوصول إلى الكود المصدري عبر الرابط التالي: https://aioz-ai.github.io/GCD