X-Dance 是由南京大学联合腾讯和上海人工智能实验室于 2025 年发布的一个专用于图像驱动人体动画生成（Image-to-Video Animation）的测试数据集，相关论文成果为「SteadyDancer: Harmonized and Coherent Human Image Animation with First-Frame Preservation」，旨在评估模型在真实场景中应对身份保持、时序连贯性与时空不对齐（misalignment）等挑战时的鲁棒性与泛化能力。

该数据集共包含 12 段驱动视频，其中 8 段为高动态舞蹈动作，4 段为低幅度日常行为，覆盖运动模糊、遮挡、姿态剧变等多种非理想真实场景。针对这些动作序列，数据集配套构建了多源参考图像，包括动漫角色、半身照、跨性别/跨风格人物以及与动作差异显著的姿态图像，用于模拟真实应用中常见的空间结构不一致与时间起始不连续问题。