X-Danceは、画像から動画へのアニメーション生成に特化したテストデータセットで、南京大学がテンセントおよび上海人工知能研究所と共同で2025年に公開しました。関連する研究論文は「SteadyDancer: 最初のフレームを保存した、調和のとれた一貫性のある人間画像アニメーションこの研究の目的は、アイデンティティ保存、時間的一貫性、時空間的不整合などの課題に対処する際の現実世界のシナリオにおけるモデルの堅牢性と一般化能力を評価することです。 このデータセットには、8つの高ダイナミックなダンスムーブメントと4つの低振幅の日常動作を含む12本の運転ビデオが含まれており、モーションブラー、オクルージョン、劇的なポーズの変化など、様々な非理想的な現実世界のシナリオをカバーしています。これらのアクションシーケンスには、アニメキャラクター、半身ポートレート、トランスジェンダー／クロススタイルの人物、アクションとは大きく異なるポーズ画像など、複数のソースの参照画像が付属しており、空間的な不整合や時間的な不連続性といった現実世界のアプリケーションでよく見られる問題をシミュレートしています。

引用

@misc{zhang2025steadydancer、 title={SteadyDancer: 最初のフレームを保存する調和のとれた一貫性のある人間画像アニメーション}, author={張佳明、曹盛明、瑞李、趙暁通、崔宇涛、侯興林、呉剛山、陳ハオラン、徐宇、王立民、馬凱}、 年={2025}、 eprint={2511.19320}、 archivePrefix={arXiv}、 primaryClass={cs.CV}、 url={https://arxiv.org/abs/2511.19320}、 }