論文の概要: Music-to-Dance Generation via Atomic Movements

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13978v1
• Date: Wed, 15 Jul 2026 16:03:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.827905
• Title: Music-to-Dance Generation via Atomic Movements
• Title（参考訳）: 原子運動による音楽間距離生成
• Abstract要約: 音楽駆動ダンス生成は、リズミカルに同期し、音楽と意味的に整合した人間の動きを作り出すことを目的としている。 そこで我々は,コレオグラフィーを原子運動と解釈可能な動作事象の系列としてモデル化する構造認識フレームワークを提案する。 本手法は,既存のベースラインと比較して,構造的コヒーレンス,リズム的アライメント,知覚的自然さを著しく改善したダンスを生成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.09789936557199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Music-driven dance generation aims to produce human motion that is both rhythmically synchronized and semantically consistent with music. While recent neural approaches have achieved impressive visual realism, they typically model motion as a continuous signal and neglect its compositional nature, making generated dances structurally incoherent and difficult to control. In this work, we introduce a structure-aware framework that models choreography as a sequence of atomic movements-semantically interpretable motion events that serve as the building blocks of dance. To construct this atomic movement vocabulary, we first segment large-scale dance data and cluster them into atomic movement groups. We then employ a large language model to semantically relabel and refine the clusters, yielding a set of interpretable and reusable atomic movements. Based on these atomic movement annotations, we design a two-stage generation framework that mirrors the human choreography process. In the atomic movement planning stage, the model predicts the type, duration, and timing of atomic movements conditioned on the input music, forming a symbolic dance allocation. In the completion stage, a transition-aware generator synthesizes smooth and stylistically coherent motion conditioned on the planned structure. Extensive experiments demonstrate that our method produces dances with significantly improved structural coherence, rhythmic alignment, and perceptual naturalness compared to existing baselines, while providing enhanced interpretability and controllable editing through explicit structural representation.
• Abstract（参考訳）: 音楽駆動ダンス生成は、リズミカルに同期し、音楽にセマンティックに整合した人間の動きを作り出すことを目的としている。 最近のニューラルアプローチは印象的な視覚的リアリズムを達成しているが、彼らは通常、動きを連続的な信号としてモデル化し、その構成的性質を無視し、生成したダンスを構造的に不整合で制御し難いものにしている。 本研究では,コレオグラフィーをダンスの構成要素として機能する原子運動解釈可能な動作事象の列としてモデル化する構造認識フレームワークを提案する。 この原子移動語彙を構築するために、我々はまず大規模なダンスデータを分類し、それらを原子移動群に分類する。 次に、大規模言語モデルを用いて、クラスタを意味論的にレザベル化し、洗練し、解釈可能で再利用可能な原子運動のセットを生成する。 これらの原子移動アノテーションに基づいて,人間の振付過程を反映した2段階生成フレームワークを設計する。 原子移動計画段階では、入力音楽に条件付けられた原子移動の種類、期間、タイミングを予測し、象徴的なダンスアロケーションを形成する。 完了段階では、トランジション対応ジェネレータは、計画された構造に条件付けられたスムーズでスムーズなコヒーレントな動きを合成する。 大規模な実験により,既存のベースラインに比べて構造的コヒーレンス,リズム的アライメント,知覚的自然さが著しく向上したダンスを創出すると同時に,明示的構造表現による解釈可能性の向上と編集性の向上が示された。

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