AI賦能舞蹈創作：創新路徑與藝術表達探究

一、引言

舞蹈作為一門古老且富有生命力的藝術形式，一直以來都依賴于舞者的身體語言、編舞師的創意靈感以及舞臺的視覺呈現。在科技飛速發展的今天，人工智能（AI）正被廣泛應用到各個領域，其具有強大的數據處理能力、模式識別能力和智能生成能力，這些特性能夠為舞蹈創作帶來全新的視角和方法。AI賦能舞蹈創作，不僅能夠為編舞開辟超越傳統認知邊界的創新路徑，也能夠引發關于藝術創作主體、審美范式以及人類創造力的深入思考?；诖?，本文深入分析AI賦能舞蹈創作的創新路徑與藝術表達方式。

二、AI與舞蹈創作融合的技術基礎

（一）數據驅動的舞蹈動作生成

基于數據驅動的舞蹈動作生成技術，本質上是通過機器學習算法對海量舞蹈素材進行學習與創新的過程。首先利用計算機視覺技術對經典舞劇、即興舞蹈表演視頻進行逐幀解析，提取人體關節運動軌跡、身體姿態參數等數據，構建龐大的動作模式數據庫。其次，通過生成對抗網絡（GAN）、變分自編碼器（VAE）、循環神經網絡（RNN）及其變體長短期記憶（LSTM），以及近年來在序列建模中表現出極高應用價值的深度學習模型Transformer架構等的訓練，AI可以學習舞蹈作品的特征以及規律。[1]這種數據驅動的生成方式，使AI能夠“學習”并“重組”人類舞蹈的元素，生成模仿特定風格的舞蹈動作，對現有舞蹈作品進行改編，甚至能夠融合不同風格特征，創作出編舞可能未曾設想過的、新穎的動作組合。

（二）算法輔助的舞蹈結構設計

傳統編舞依賴編舞的經驗和專業水平構建動作序列，而算法輔助系統則通過數學建模將編舞邏輯轉化為可計算的數學問題。其一，長短期記憶（LSTM）作為一種功能強大的遞歸神經網絡（RvNN），用于視頻分析任務中能夠學習經典舞劇的結構模式，識別“主題呈現—沖突發展—高潮釋放—情感升華”的敘事節奏，進而生成符合舞蹈規律的段落銜接方案。例如，在群舞編排中，算法可根據舞者數量、空間位置和動作特征，自動計算出合適的隊形排列方案，避免人工編排中常見的對舞臺空間利用不足或隊形同質化問題。其二，基于音樂信息的編舞算法也能根據舞蹈配樂的旋律、節奏、和聲的特點，為編舞提供理想的編舞方案，提升編舞效率，使其有更多的時間與精力專注于構思舞蹈作品的主題。[2]其三，在動作分析環節，聚類算法可自動識別重復出現的動作，發現編舞的創作偏好與習慣；時序模型則能發現動作序列中的邏輯漏洞，比如某段動作的發力方式不夠科學，容易使舞者受傷，或情感遞進過程不夠流暢。這些量化分析結果能夠以可視化圖譜方式呈現，幫助編舞從科學層面優化動作與結構設計。

（三）智能動作捕捉與分析

傳統動作捕捉技術需要在特定場地安裝攝像頭陣列，通過標記點追蹤舞者運動軌跡，而新一代智能捕捉系統借助深度學習算法實現了無標記點的實時動作捕捉，并可結合骨骼動力學模型重建三維運動軌跡，甚至能夠通過捕捉并分析面部微表情得出表情對肢體語言的影響。這種技術不僅實現了對即興創作過程的動態記錄，還提高了數據采集的效率。當舞者在排練廳自由舞動時，系統能夠同步生成包含關節角度、重心位移、動作速度等參數的數據，為后續的動作分析與再創造提供精確的數字模型。

三、AI對舞蹈創作藝術表達的深層影響

（一）重塑舞蹈創作的主體

傳統的舞蹈創作主要依賴于編舞的個人經驗和直覺，而AI的引入，使創作過程更加科學化。在這一過程中，編舞的角色從單純的創作者轉變為與AI協同合作的設計者。這種轉變不僅改變了舞蹈創作的方式，也促使編舞重新思考自身在創作過程中的定位和價值。[3]

（二）創新舞蹈作品的敘事結構

在敘事結構的創新層面，AI的“非線性思維”也為舞蹈創作提供了全新的時空架構。傳統舞劇多遵循“起承轉合”的線性敘事，而基于圖神經網絡（GNN）的編舞系統能夠構建“節點—連接”式的敘事，把舞蹈片段當作獨立節點，通過情感強度、動作密度、空間關系等參數與其他節點建立聯系，形成可自由跳轉的敘事網絡。

（三）增強舞蹈藝術的可及性

AI技術降低了舞蹈創作的專業門檻，使普通人也能夠參與到舞蹈創作過程中。具體而言，其一，通過開發基于AI的舞蹈創作軟件和平臺，使任何人都可以利用這些工具進行舞蹈創作。用戶無須具備專業的舞蹈知識和技能，可以根據自己的喜好進行動作選擇和組合，輕松地創作出屬于自己的舞蹈作品。其二，AI驅動的創作工具還能集成多模態交互界面，允許編舞通過自然語言描述、哼唱旋律、繪制草圖甚至情緒輸入等多種方式與AI溝通創作意圖，AI則能將這些非結構化的創意輸入轉化為具體的舞蹈元素或結構框架，進一步降低舞蹈創作的技術門檻，使更多人能夠參與到舞蹈創作的實踐中，從而極大地豐富舞蹈藝術的表達形式與內容。

四、AI賦能舞蹈創作藝術表達的路徑

（一）基于數據驅動，深度挖掘舞蹈素材

數據驅動是AI賦能舞蹈創作的基礎，其通過算法對大規模數據進行分析與處理，挖掘其中的既定模式與規律，為舞蹈創作提供靈感與素材。在舞蹈創作領域，數據驅動主要依賴于動作捕捉、音樂特征提取、情感分析以及模型生成等技術路徑。因此，在運用AI賦能舞蹈創作時，應著力于構建更為智能且具有語義理解能力的數據驅動體系，以實現對舞蹈素材的深度挖掘和創新性生成，從而超越當前較為表層的模式識別與動作序列組合形式。還要建立更加全面和精細化的舞蹈數據庫，不僅包含不同舞種、風格、地域、時代的動作捕捉數據、視頻錄像、舞譜文獻，更要涵蓋動作的質感、表達的情感、發力方式、空間關系、節奏韻律等難以量化的信息，甚至要納入相關的文化背景、歷史發展脈絡、音樂配樂、舞美設計、評論文本等多模態數據。[4]

（二）拓展編舞想象力邊界，實現人機協同創作新模式

在傳統的舞蹈編創中，編舞的想象力往往受到自身經驗、知識和思維方式的限制。而 AI的出現為拓展編舞想象力邊界提供了新的可能，從而實現人機協同創作的新模式。

1.打破編舞的經驗邊界與思維慣性

應利用人機協同創作模式打破編舞的經驗邊界與思維慣性，構建“人類創意引導—機器理性推演—雙向修正迭代”的動態創作模式。這種模式既非技術對藝術的單向賦能，亦非人類對算法的被動接受，而是通過建立智能系統實現其與編舞之間的“認知結合”。其理論邏輯根植于對創作主體性的重新定義，編舞可以從具體的動作編排中抽離，專注于構建舞蹈作品的敘事脈絡或構思作品主題。

2.進行互動式協同創作

在人機協同創作模式下，應將AI作為編舞的創意伙伴，與編舞進行實時互動。編舞可以向AI提出創作需求和方向，AI則根據這些要求在虛擬空間中進行千萬次“編舞實驗”，通過模擬不同舞種的動作組合，解析經典作品的敘事邏輯，推演非常規身體運動的可能性，生成編舞憑借自身經驗難以創作出的編舞方案或建議。編舞可以對這些方案與建議進行篩選、修改和完善，將AI的創意與自己的藝術理念相結合。這種互動式的創作過程能夠激發編舞的創造力，使他們突破傳統思維的束縛，開拓新的創作思路。例如，英偉達與加利福尼亞大學默塞德大學合作研發的深度學習編舞模型通過生成對抗網絡（GAN）分析了大量的芭蕾、尊巴等舞蹈數據，該模型能夠根據輸入的音樂風格與節奏生成舞蹈動作序列，并通過“節拍整形器”增強動作流暢性。又如，網易互娛AI Lab的ChoreoMaster系統，其遵循舞蹈動作與音樂風格契合、節奏同步，舞蹈作品結構完整等原則，通過深度學習技術實現了可控的舞蹈生成。該系統允許用戶通過預設軌跡、刪除片段等約束條件干預舞蹈生成過程。在生成街舞動作時，系統能夠根據音樂風格自動匹配街舞動作的律動模式，而編舞可通過調整“動作密度”等參數優化細節，形成“人類創意引導—機器理性推演—雙向修正迭代”的閉環。[5]

（三）重構創作流程，進行動態交互的個性化創作

AI對舞蹈創作的賦能不僅體現在靈感生成與人機協同層面，更在于通過智能交互技術重構創作流程，形成動態化、個性化的舞蹈創作生態。

其一，可以利用AI的實時反饋、動態優化與多維度交互功能，讓創作過程演變為“感知—生成—驗證—迭代”的系統流程，極大地提升創作效率與藝術表達的精準度。在傳統的舞蹈創作過程中，編舞依賴于反復排練與經驗積累調整動作細節，而通過AI實時動作捕捉技術與生成模型的結合，可實現創作過程的動態交互。例如，由上海電影藝術職業學院開發的“舞蹈動捕數據庫”，通過高精度傳感器捕捉舞者身體上的53個標記點，結合AI算法實時生成動作變體建議。編舞可通過AR眼鏡或全息投影界面，即時查看AI生成的動作軌跡與身體延展幅度，并用手勢或語音指令調整參數（如動作速度、空間位移路徑），形成“動作捕捉—AI生成—編舞修正”的閉環。

其二，可利用AI根據不同舞者的生理特征與藝術風格，生成個性化編排方案。例如，清華大學在讀博士生李镕輝提出的Lodge，采用兩階段擴散模型架構，利用Transformer網絡從音樂中提取節奏和結構信息，生成符合音樂節奏的基礎動作，再結合舞者的關節活動度、肌肉記憶等數據優化細節動作，最終生成適配個體差異的長序列舞蹈。在這樣的動態交互生態中，AI不僅能為專業舞者量身定制高難度動作，還能為舞蹈技能有限或缺乏專業訓練的個體生成符合其能力范圍且富有表現力的動作方案。編舞可以通過設定個體的身體參數、動作偏好乃至情感表達需求，要求AI在海量的動作數據中進行探索并篩選出符合需求的動作，實現“千人千面”的個性化舞蹈創作。這種以“個體為中心”的AI輔助創作模式，深刻改變了以往“動作優先，舞者適應”的傳統編排邏輯，將其轉變為“舞者特質驅動，AI適配生成”的新范式。

國際著名編舞家韋恩·麥克格雷戈爾與谷歌藝術與文化實驗室合作的“生活檔案”項目是又一個典型例證。該項目將麥克格雷戈爾過去積累的大量舞蹈影像資料、排練筆記和個人動作語匯進行數字化處理，構建了一個龐大的個人舞蹈動作數據庫。通過機器學習算法，AI系統學習并理解了麥克格雷戈爾獨特的編舞風格和動作模式，能夠生成全新的、具有其鮮明個人特色的動作序列或姿態建議。編舞師可以與這個AI系統互動，將其生成的“靈感片段”作為創作的起點或舞蹈創作過程中的素材，從而探索新的動作組合方式，實現了人機協作的新型舞蹈創作方式。這種方式不僅拓展了編舞的想象空間，也為舞蹈的傳承與創新提供了新的可能。

其三，AI系統不僅能基于單次輸入進行創作，更能通過記錄編舞在整個創作過程中的選擇、修改、反饋以及與不同舞者合作的經驗數據，不斷優化自身的模型，從而更準確地理解特定編舞的藝術偏好、創作習慣以及優化對不同舞者潛能的判斷方式，其提供的建議將越來越貼合編舞的個性化需求與藝術追求，甚至能在長期合作中預測編舞的創作意圖，生成具有前瞻性的創作素材。

五、結語

當前，AI正以其強大的計算能力、學習能力重塑著舞蹈創作的生態。其為編舞提供了前所未有的創作工具和方法，開辟了從靈感獲取、動作設計到編排實現的多元創新路徑，極大地拓展了舞蹈藝術的邊界。展望未來，AI與舞蹈的融合將是一個持續深化的過程，其關鍵在于如何在擁抱先進技術的同時，保持對舞蹈藝術的敬畏與堅守，確保技術服務于藝術表達，而非主導或取代人類的創造智慧。編舞要積極學習并使用AI工具，將其作為提升自身創造力的伙伴，助力AI在舞蹈創作與藝術表達中的可持續應用。

參考文獻：

[1]竇心語，賈琳.AI賦能舞蹈編創的技術綜述與人才培養的展望[J].浙江藝術職業學院學報，2022， 20（04）：90-96.

[2]楊海龍.AI介入藝術創作應該安撫不安，還是擾亂舒適？[J].互動軟件， 2022（02）：577-579.

[3]范迪.音樂驅動的舞蹈生成算法及應用研究[D].北京交通大學，2023.

[4]陳世瑤.AI技術融入體育舞蹈中的現狀和發展路徑研究[J].文體用品與科技， 2023（23）：124-126.

[5]田湉.漢唐舞蹈劇場中的數字交互實踐[J].當代舞蹈藝術研究， 2023，8（01）：78-87.

（作者簡介：吳青，女，碩士研究生，新疆政法學院，助教，研究方向：舞蹈歷史與文化）

（責任編輯 王瑞鋒）