Human Motion Instruction Tuning

📄 arXiv: 2411.16805v4 📥 PDF

作者: Lei Li, Sen Jia, Jianhao Wang, Zhongyu Jiang, Feng Zhou, Ju Dai, Tianfang Zhang, Zongkai Wu, Jenq-Neng Hwang

分类: cs.AI, cs.CV

发布日期: 2024-11-25 (更新: 2025-03-26)

备注: Accepted by CVPR 2025

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

LLaMo：保留原始运动数据的多模态人体运动指令调优框架

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人体运动理解 指令调优 多模态学习 运动数据 视频分析 行为预测 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有指令调优方法将运动数据转换为语言token，损失了运动的细节信息，限制了模型对复杂行为的理解。
  2. LLaMo框架保留运动数据的原始形式进行指令调优，结合视频和文本输入，提升模型对人类行为的理解能力。
  3. 实验表明，LLaMo在人类行为和专业活动等领域表现出色，有效提升了运动密集型场景的理解和预测能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了LLaMo（大型语言和人体运动助手），这是一个用于人体运动指令调优的多模态框架。与传统的指令调优方法将视频或运动序列等非语言输入转换为语言token不同，LLaMo保留了运动的原始形式进行指令调优。这种方法保留了在token化过程中经常减少的运动特定细节，从而提高了模型解释复杂人类行为的能力。通过处理视频和运动数据以及文本输入，LLaMo实现了以人为中心的灵活分析。在包括人类行为和专业活动等高复杂度领域的实验评估表明，LLaMo有效地捕获了特定领域的知识，从而增强了运动密集型场景中的理解和预测能力。我们希望LLaMo为未来的多模态AI系统提供基础，这些系统具有广泛的应用，从体育分析到行为预测。我们的代码和模型可在项目网站上找到：https://github.com/ILGLJ/LLaMo。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人体运动理解方法，特别是基于指令调优的方法，通常会将运动数据（例如，骨骼运动序列或视频）转换为语言token。这种转换过程不可避免地会丢失运动数据中固有的细节信息，从而限制了模型理解复杂和细微人类行为的能力。因此，如何有效地利用原始运动数据进行指令调优是一个关键问题。

核心思路：LLaMo的核心思路是避免将运动数据转换为语言token，而是直接利用原始的运动数据进行指令调优。通过保留运动数据的原始形式，LLaMo能够更好地捕捉运动中的细节信息，从而提高模型对人类行为的理解能力。同时，结合视频和文本信息，LLaMo能够实现更全面和准确的人体运动理解。

技术框架：LLaMo框架包含三个主要模块：运动编码器、视觉编码器和语言模型。运动编码器负责提取运动数据的特征，视觉编码器负责提取视频数据的特征，语言模型负责处理文本指令并结合运动和视觉特征进行预测。整个框架通过指令调优的方式进行训练，目标是使模型能够根据文本指令理解和预测人类运动行为。

关键创新：LLaMo最重要的技术创新点在于它保留了运动数据的原始形式进行指令调优。与以往的方法相比，LLaMo避免了运动数据token化带来的信息损失，从而能够更好地捕捉运动中的细节信息。此外，LLaMo还结合了视频和文本信息，实现了多模态的人体运动理解。

关键设计：LLaMo的关键设计包括：1) 使用Transformer网络作为运动编码器和视觉编码器的基础架构，以提取运动和视频数据的特征；2) 使用预训练的语言模型作为指令调优的基础，以提高模型的泛化能力；3) 设计了一种多模态融合机制，将运动、视觉和文本特征有效地结合起来，以实现更全面的人体运动理解。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文在复杂的人类行为和专业活动领域进行了实验评估，结果表明LLaMo能够有效地捕获特定领域的知识，显著提升运动密集型场景的理解和预测能力。具体性能数据和对比基线在论文中给出，展示了LLaMo相对于现有方法的优越性。实验结果证明了保留原始运动数据进行指令调优的有效性。

🎯 应用场景

LLaMo具有广泛的应用前景，包括体育分析（例如，分析运动员的运动姿势和技术动作）、行为预测（例如，预测人群的行为模式）和人机交互（例如，使机器人能够理解和响应人类的运动指令）。该研究的实际价值在于提高了机器对人类运动的理解能力，为开发更智能和更人性化的AI系统奠定了基础。未来，LLaMo可以应用于虚拟现实、游戏、医疗康复等领域。

📄 摘要（原文）

This paper presents LLaMo (Large Language and Human Motion Assistant), a multimodal framework for human motion instruction tuning. In contrast to conventional instruction-tuning approaches that convert non-linguistic inputs, such as video or motion sequences, into language tokens, LLaMo retains motion in its native form for instruction tuning. This method preserves motion-specific details that are often diminished in tokenization, thereby improving the model's ability to interpret complex human behaviors. By processing both video and motion data alongside textual inputs, LLaMo enables a flexible, human-centric analysis. Experimental evaluations across high-complexity domains, including human behaviors and professional activities, indicate that LLaMo effectively captures domain-specific knowledge, enhancing comprehension and prediction in motion-intensive scenarios. We hope LLaMo offers a foundation for future multimodal AI systems with broad applications, from sports analytics to behavioral prediction. Our code and models are available on the project website: https://github.com/ILGLJ/LLaMo.