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

MatchDance：提出协同Mamba-Transformer架构，用于高质量3D舞蹈合成

🎯 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 3D舞蹈合成 Mamba Transformer 运动学-动力学 潜在表示 量化

📋 核心要点

  1. 现有音乐到舞蹈生成方法在编舞一致性方面存在不足，难以生成高质量的舞蹈动作。
  2. MatchDance通过构建潜在表示来增强编舞一致性，使用两阶段框架实现音乐到舞蹈的生成。
  3. 实验结果表明，MatchDance在FineDance数据集上取得了最先进的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

音乐到舞蹈的生成是一项具有挑战性但至关重要的任务，它位于编舞、虚拟现实和创意内容生成的交叉点。尽管其重要性，现有方法在实现编舞一致性方面面临重大限制。为了解决这一挑战，我们提出了MatchDance，一个用于音乐到舞蹈生成的新框架，它构建了一个潜在表示来增强编舞一致性。MatchDance采用两阶段设计：（1）基于运动学-动力学的量化阶段（KDQS），通过有限标量量化（FSQ）与运动学-动力学约束将舞蹈动作编码为潜在表示，并以高保真度重建它们；（2）混合音乐到舞蹈生成阶段（HMDGS），它使用Mamba-Transformer混合架构将音乐映射到潜在表示，然后通过KDQS解码器生成3D舞蹈动作。此外，还引入了音乐-舞蹈检索框架和综合指标用于评估。在FineDance数据集上的大量实验证明了最先进的性能。代码将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有音乐到舞蹈生成方法生成的舞蹈动作在编舞一致性方面存在不足，难以保证生成的舞蹈动作符合音乐的节奏和情感。这主要是因为现有方法难以有效地捕捉舞蹈动作中的运动学和动力学信息，导致生成的舞蹈动作缺乏自然性和流畅性。

核心思路：MatchDance的核心思路是通过构建一个潜在表示来增强编舞一致性。该潜在表示能够有效地捕捉舞蹈动作中的运动学和动力学信息，从而保证生成的舞蹈动作符合音乐的节奏和情感。此外，MatchDance还采用了两阶段设计，分别负责将舞蹈动作编码为潜在表示和将音乐映射到潜在表示，从而进一步提高了生成舞蹈动作的质量。

技术框架：MatchDance的整体架构包括两个主要阶段：(1) Kinematic-Dynamic-based Quantization Stage (KDQS) 和 (2) Hybrid Music-to-Dance Generation Stage (HMDGS)。KDQS阶段负责将舞蹈动作编码为潜在表示，并以高保真度重建它们。HMDGS阶段使用Mamba-Transformer混合架构将音乐映射到潜在表示，然后通过KDQS解码器生成3D舞蹈动作。此外，还包含一个音乐-舞蹈检索框架用于评估生成结果。

关键创新：MatchDance的关键创新在于提出了一个基于运动学-动力学的量化阶段（KDQS），该阶段能够有效地捕捉舞蹈动作中的运动学和动力学信息，从而保证生成的舞蹈动作符合音乐的节奏和情感。此外，MatchDance还采用了Mamba-Transformer混合架构，该架构能够有效地将音乐映射到潜在表示，从而进一步提高了生成舞蹈动作的质量。与现有方法相比，MatchDance能够生成更加自然和流畅的舞蹈动作。

关键设计：KDQS阶段采用了有限标量量化（FSQ）与运动学-动力学约束相结合的方法，将舞蹈动作编码为潜在表示。HMDGS阶段采用了Mamba-Transformer混合架构，其中Mamba模型负责捕捉音乐的时序信息，Transformer模型负责捕捉音乐和舞蹈动作之间的关联信息。损失函数包括重建损失、量化损失和对抗损失，用于保证生成舞蹈动作的质量和多样性。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MatchDance在FineDance数据集上取得了最先进的性能。具体性能数据未知，但论文强调其在编舞一致性方面优于现有方法。通过引入运动学-动力学约束和Mamba-Transformer混合架构，MatchDance能够生成更加自然和流畅的舞蹈动作，显著提升了音乐到舞蹈生成的效果。

🎯 应用场景

MatchDance具有广泛的应用前景，可应用于虚拟现实、游戏、动画制作等领域。例如，在虚拟现实中，用户可以使用MatchDance生成与音乐相匹配的舞蹈动作，从而增强虚拟现实体验。在游戏中，MatchDance可以用于生成游戏角色的舞蹈动作，从而提高游戏的趣味性。在动画制作中，MatchDance可以用于生成动画角色的舞蹈动作，从而提高动画的制作效率。

📄 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.