AuraLuxMuse: Adaptive Fusion Modeling for Aesthetic Stage Lighting Design with Music and Expert Guidance

📄 arXiv: 2610.11792v1 📥 PDF

作者: Junyu Deng, Jiale Cao, Mengtian Li, Zhongxia Ji, Ruhua Chen, Yiyi He, Guangnan Ye, Zuo Hu

分类: cs.MM, cs.AI

发布日期: 2026-10-08

备注: Accepted to appear in SIGGRAPH Asia 2026 Conference Papers

💡 一句话要点

提出AuraLuxMuse以解决舞台灯光设计的自动化问题

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

关键词: 舞台灯光设计 自动化设计 音乐与灯光 偏好自适应 专家网络 对比学习 多模态融合

📋 核心要点

  1. 传统的舞台灯光设计流程耗时且难以转移，缺乏自动化和智能化的解决方案。
  2. AuraLuxMuse通过将音乐特征与灯光提示序列结合，利用对比学习和专家网络实现偏好自适应的灯光设计。
  3. 实验结果表明，AuraLuxMuse在视觉连贯性和艺术表现力上优于传统方法，展示了其实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

我们提出了AuraLuxMuse，一个新颖的自动化美学舞台灯光设计系统，结合了专家知识、表示学习和偏好自适应建模。现场表演的灯光设计需要将音乐特征无缝转化为动态灯光行为。然而，传统工作流程耗时、劳动密集且难以转移。AuraLuxMuse将音乐和专业提示序列编码到共享检索空间，估计提示事件密度，并将选定的灯具命令重新定向到目标舞台。该系统通过返回可编辑的提示来辅助前期制作，而不是用不受限制的生成器替代设计师。AuraLuxMuse的核心模块包括灯光对齐音乐预训练（LAMP）和偏好自适应专家混合（PAMoE），前者通过对比学习实现音频与灯光提示的对齐，后者通过风格特定的专家网络的门控集成，基于设计师意图进行偏好感知的提示检索与适应。我们还引入了Musilux，这是第一个在多种表演场景下配对的音乐音频和专业灯光提示序列的数据集。实验结果表明，AuraLuxMuse能够检索和适应视觉上连贯、语义上有意义且艺术表现力强的舞台灯光提示，展示了其在AI辅助美学舞台设计中的潜力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统舞台灯光设计流程的低效与复杂性，现有方法往往耗时且难以适应不同的表演场景。

核心思路：AuraLuxMuse通过将音乐特征与灯光提示序列编码到共享空间，并利用对比学习和专家网络实现偏好自适应，旨在提高灯光设计的自动化程度和艺术表现力。

技术框架：AuraLuxMuse的整体架构包括两个主要模块：灯光对齐音乐预训练（LAMP）和偏好自适应专家混合（PAMoE）。LAMP模块通过对比学习实现音频与灯光提示的对齐，而PAMoE模块则根据设计师的意图进行偏好感知的提示检索与适应。

关键创新：最重要的技术创新在于结合了专家知识与表示学习，通过偏好自适应的方式实现了灯光设计的智能化，显著提升了设计的灵活性与艺术性。

关键设计：在技术细节上，LAMP模块采用对比损失函数以增强音频与灯光提示的对齐效果，而PAMoE模块则通过门控机制整合多个风格特定的专家网络，以实现更精准的提示适应。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AuraLuxMuse在视觉连贯性和艺术表现力上优于传统方法，具体表现为在多个评估指标上提升了20%以上，证明了其在AI辅助灯光设计中的有效性和实用性。

🎯 应用场景

AuraLuxMuse的潜在应用场景包括现场音乐会、戏剧表演和舞蹈演出等领域。其自动化灯光设计能力不仅提高了设计效率，还能为艺术创作提供新的灵感与可能性，未来有望在娱乐行业中广泛应用。

📄 摘要（原文）

We present AuraLuxMuse, a novel system for automated aesthetic stage lighting design that integrates expert knowledge, representation learning, and preference-adaptive modeling. Lighting design in live performance settings requires the seamless translation of musical features into dynamic lighting behaviors. However, traditional workflows remain time-consuming, labor-intensive, and difficult to transfer. AuraLuxMuse encodes music and professional cue sequences into a shared retrieval space, estimates cue-event density, and retargets selected fixture commands to the destination stage. It assists pre-production authoring by returning editable cues rather than replacing the designer with an unconstrained generator. At the heart of AuraLuxMuse are two key modules: Lighting-Aligned Music Pretraining (LAMP), which performs contrastive learning between audio and lighting cues for alignment, and Preference-Adaptive Mixture of Experts (PAMoE), which conditions preference-aware cue retrieval and adaptation on designers' intent through a gated ensemble of style-specific expert networks. To support training and evaluation, we introduce Musilux, the first dataset of paired musical audio and professional lighting cue sequences under diverse performance scenarios. We evaluate AuraLuxMuse across both virtual simulation environments and professional-grade laboratories. Experimental results, including objective and subjective evaluation, demonstrate that AuraLuxMuse retrieves and adapts stage-lighting cues that are visually cohesive, semantically meaningful, and artistically expressive, showing its potential for AI-assisted aesthetic stage design.