MatchDance: Collaborative Mamba-Transformer Architecture Matching for High-Quality 3D Dance Synthesis

📄 arXiv: 2505.14222v2 📥 PDF

作者: Kaixing Yang, Xulong Tang, Yuxuan Hu, Jiahao Yang, Hongyan Liu, Qinnan Zhang, Jun He, Zhaoxin Fan

分类: cs.SD, cs.GR, cs.MM, eess.AS

发布日期: 2025-05-20 (更新: 2025-05-21)

💡 一句话要点

提出MatchDance以解决音乐到舞蹈生成中的编舞一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 音乐到舞蹈生成 编舞一致性 潜在表示 运动学约束 虚拟现实 创意内容生成

📋 核心要点

  1. 现有的音乐到舞蹈生成方法在编舞一致性方面存在显著不足，难以生成高质量的舞蹈动作。
  2. MatchDance框架通过构建潜在表示和采用两阶段设计，提升了舞蹈生成的编舞一致性和质量。
  3. 在FineDance数据集上的实验结果显示，MatchDance达到了最先进的性能，超越了现有的基线方法。

📝 摘要（中文）

音乐到舞蹈生成是编舞、虚拟现实和创意内容生成交叉领域中的一项重要任务。现有方法在实现编舞一致性方面面临重大挑战。为此，本文提出了MatchDance，一个新颖的音乐到舞蹈生成框架，通过构建潜在表示来增强编舞一致性。MatchDance采用两阶段设计：第一阶段是基于运动学-动态的量化阶段（KDQS），通过有限标量量化（FSQ）将舞蹈动作编码为潜在表示，并以高保真度重构；第二阶段是混合音乐到舞蹈生成阶段（HMDGS），使用Mamba-Transformer混合架构将音乐映射到潜在表示，随后通过KDQS解码器生成3D舞蹈动作。此外，本文还引入了音乐-舞蹈检索框架和综合评估指标。大量实验表明，MatchDance在FineDance数据集上表现出最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决音乐到舞蹈生成中的编舞一致性问题。现有方法在生成舞蹈动作时，往往缺乏连贯性和高质量的表现，导致生成结果不理想。

核心思路：MatchDance的核心思路是通过构建潜在表示来增强编舞一致性，采用两阶段设计以提高生成质量。第一阶段通过运动学-动态约束进行舞蹈动作的量化，第二阶段则利用混合架构将音乐映射到潜在表示。

技术框架：MatchDance整体架构分为两个主要阶段：1) Kinematic-Dynamic-based Quantization Stage (KDQS)，负责将舞蹈动作编码为潜在表示；2) Hybrid Music-to-Dance Generation Stage (HMDGS)，将音乐映射到潜在表示并生成3D舞蹈动作。

关键创新：MatchDance的主要创新在于引入了有限标量量化（FSQ）与运动学-动态约束相结合的量化方法，显著提升了舞蹈生成的质量和一致性。这一设计与传统方法相比，能够更好地捕捉舞蹈动作的细节和连贯性。

关键设计：在技术细节上，KDQS阶段采用了运动学和动态约束的量化策略，确保生成的舞蹈动作在物理上合理；HMDGS阶段则使用Mamba-Transformer混合架构，以提高音乐到舞蹈的映射精度。

📊 实验亮点

在FineDance数据集上的实验结果表明，MatchDance在编舞一致性和生成质量上均超越了现有基线方法，具体性能提升幅度达到XX%（具体数据未知），展示了其在音乐到舞蹈生成中的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发、舞蹈教育和娱乐产业。通过高质量的音乐到舞蹈生成，能够为用户提供更加沉浸和互动的体验，推动相关领域的创新与发展。

📄 摘要（原文）

Music-to-dance generation represents a challenging yet pivotal task at the intersection of choreography, virtual reality, and creative content generation. Despite its significance, existing methods face substantial limitation in achieving choreographic consistency. To address the challenge, we propose MatchDance, a novel framework for music-to-dance generation that constructs a latent representation to enhance choreographic consistency. MatchDance employs a two-stage design: (1) a Kinematic-Dynamic-based Quantization Stage (KDQS), which encodes dance motions into a latent representation by Finite Scalar Quantization (FSQ) with kinematic-dynamic constraints and reconstructs them with high fidelity, and (2) a Hybrid Music-to-Dance Generation Stage(HMDGS), which uses a Mamba-Transformer hybrid architecture to map music into the latent representation, followed by the KDQS decoder to generate 3D dance motions. Additionally, a music-dance retrieval framework and comprehensive metrics are introduced for evaluation. Extensive experiments on the FineDance dataset demonstrate state-of-the-art performance. Code will be released upon acceptance.