Para peneliti memperkenalkan kerangka kerja yang sadar struktur untuk generasi tarian berbasis musik yang memodelkan koreografi sebagai urutan gerakan atomik daripada sinyal kontinu.
- Metode ini membangun kosakata gerakan atomik dengan melakukan segmentasi pada data tarian skala besar dan mengelompokkannya ke dalam kluster.
- Model bahasa besar digunakan untuk memberi label ulang secara semantik dan menyempurnakan kluster-kluster ini, menciptakan peristiwa gerakan yang dapat diinterpretasikan dan dapat digunakan kembali.
- Proses generasi dua tahap mencerminkan koreografi manusia: pertama memprediksi jenis, durasi, dan waktu gerakan untuk membentuk alokasi simbolik, kemudian mensintesis gerakan halus melalui generator yang sadar transisi.
- Eksperimen menunjukkan peningkatan koherensi struktural, keselarasan ritmis, dan kealamian perseptual dibandingkan dengan baseline, serta interpretabilitas yang lebih baik dan pengeditan yang dapat dikontrol.
Pendekatan ini mengatasi kurangnya struktur komposisional dalam metode neural sebelumnya, membuat tarian yang dihasilkan lebih mudah dikontrol dan konsisten secara semantik dengan musik masukan.