本研究提出了一种多模态掩码运动模型，解决了现有舞蹈生成方法在高保真性和音乐同步方面的不足，显著提升了舞蹈生成的质量和可编辑性。

DiffDance 模型结合音乐与运动，生成与音乐对齐的舞蹈序列，效果优于自回归方法。研究提出了多种生成模型，如 DanceNet 和 D2M-GAN，利用音乐特征生成真实舞蹈动作，并通过数据集提升模型性能。实验结果显示，这些方法在生成舞蹈和音乐方面均达到了先进水平。