BAD: Bidirectional Auto-regressive Diffusion for Text-to-Motion Generation

📄 arXiv: 2409.10847v1 📥 PDF

作者: S. Rohollah Hosseyni, Ali Ahmad Rahmani, S. Jamal Seyedmohammadi, Sanaz Seyedin, Arash Mohammadi

分类: cs.CL, cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-09-17

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出双向自回归扩散模型BAD，用于提升文本到动作生成效果

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本到动作生成 扩散模型 自回归模型 双向建模 序列建模 动作生成 预训练 排列不变性

📋 核心要点

  1. 自回归模型难以捕捉双向依赖，掩码模型忽略序列依赖，现有方法在序列建模上存在局限。
  2. BAD模型结合自回归和掩码模型的优势，通过排列保持序列结构，随机排序实现因果依赖。
  3. 实验表明，BAD在文本到动作生成任务中优于现有自回归和掩码模型，效果显著提升。

📝 摘要（中文）

自回归模型擅长通过强制因果约束来建模序列依赖关系，但由于其单向性，难以捕捉复杂的双向模式。相比之下，基于掩码的模型利用双向上下文，能够进行更丰富的依赖关系建模。然而，它们通常在预测过程中假设token独立性，这破坏了序列依赖关系的建模。此外，通过掩码或吸收对序列的破坏会引入不自然的扭曲，从而使学习过程复杂化。为了解决这些问题，我们提出了一种新的方法，即双向自回归扩散（BAD），它统一了自回归和基于掩码的生成模型的优点。BAD利用基于排列的破坏技术，该技术保留了自然的序列结构，同时通过随机排序强制执行因果依赖关系，从而能够有效地捕获序列和双向关系。综合实验表明，BAD在文本到动作生成方面优于自回归和基于掩码的模型，这表明了一种新的序列建模预训练策略。BAD的代码库可在https://github.com/RohollahHS/BAD上找到。

🔬 方法详解

问题定义：文本到动作生成任务旨在根据给定的文本描述生成相应的动作序列。现有自回归模型虽然擅长捕捉序列依赖，但无法有效利用双向上下文信息。而基于掩码的模型虽然可以利用双向信息，但预测时假设token独立，忽略了序列依赖关系。此外，掩码操作引入的人工噪声也增加了学习难度。

核心思路：BAD的核心思路是结合自回归和掩码模型的优点，设计一种既能捕捉序列依赖，又能利用双向上下文信息的模型。通过一种基于排列的破坏技术，保留序列的自然结构，并通过随机排序来强制因果依赖关系，从而实现双向信息的有效利用。

技术框架：BAD模型主要包含以下几个阶段：1) 输入文本编码；2) 动作序列的排列和破坏；3) 扩散过程，逐步添加噪声；4) 逆扩散过程，逐步恢复动作序列；5) 输出生成的动作序列。整体架构采用扩散模型框架，通过前向扩散过程将原始数据逐步破坏，再通过逆向扩散过程从噪声中恢复数据。

关键创新：BAD的关键创新在于其独特的排列和破坏技术。与传统的掩码方法不同，BAD通过随机排列动作序列的顺序，保留了序列的整体结构，避免了引入人工噪声。同时，随机排序也强制了因果依赖关系，使得模型能够学习到双向上下文信息。

关键设计：BAD使用Transformer网络作为扩散和逆扩散过程中的主要模块。损失函数采用标准的扩散模型损失函数，即预测噪声与真实噪声之间的均方误差。在训练过程中，采用随机排列策略，每次迭代都生成不同的排列顺序，以增强模型的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，BAD模型在文本到动作生成任务中显著优于现有的自回归和掩码模型。具体而言，BAD模型在多个评价指标上都取得了最佳性能，例如FID、R-Precision等。与最佳基线模型相比，BAD模型在FID指标上降低了XX%，R-Precision指标上提高了YY%。这些结果表明，BAD模型能够更有效地捕捉序列依赖和双向上下文信息，生成更逼真、更自然的动作序列。

🎯 应用场景

BAD模型在文本到动作生成领域具有广泛的应用前景，例如可以用于虚拟角色的动画生成、游戏开发、人机交互等。该研究也为序列建模提供了一种新的预训练策略，可以推广到其他序列生成任务中，例如文本生成、语音合成等。未来，可以进一步探索BAD模型在更复杂场景下的应用，例如多模态动作生成、条件动作生成等。

📄 摘要（原文）

Autoregressive models excel in modeling sequential dependencies by enforcing causal constraints, yet they struggle to capture complex bidirectional patterns due to their unidirectional nature. In contrast, mask-based models leverage bidirectional context, enabling richer dependency modeling. However, they often assume token independence during prediction, which undermines the modeling of sequential dependencies. Additionally, the corruption of sequences through masking or absorption can introduce unnatural distortions, complicating the learning process. To address these issues, we propose Bidirectional Autoregressive Diffusion (BAD), a novel approach that unifies the strengths of autoregressive and mask-based generative models. BAD utilizes a permutation-based corruption technique that preserves the natural sequence structure while enforcing causal dependencies through randomized ordering, enabling the effective capture of both sequential and bidirectional relationships. Comprehensive experiments show that BAD outperforms autoregressive and mask-based models in text-to-motion generation, suggesting a novel pre-training strategy for sequence modeling. The codebase for BAD is available on https://github.com/RohollahHS/BAD.