OmniControl: Control Any Joint at Any Time for Human Motion Generation

📄 arXiv: 2310.08580v2 📥 PDF

作者: Yiming Xie, Varun Jampani, Lei Zhong, Deqing Sun, Huaizu Jiang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-10-12 (更新: 2024-04-14)

备注: ICLR 2024. Project page: https://neu-vi.github.io/omnicontrol/

💡 一句话要点

提出OmniControl以解决人类动作生成中的关节控制问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人类动作生成 关节控制 空间引导 现实性引导 扩散过程 虚拟现实 机器人控制

📋 核心要点

  1. 现有方法在控制人类动作生成时仅限于骨盆轨迹，缺乏对其他关节的灵活控制，导致生成动作的多样性和真实感不足。
  2. OmniControl通过引入灵活的空间控制信号，能够在不同时间对多个关节进行控制，确保生成动作符合输入信号，同时引入现实性引导以提升动作连贯性。
  3. 实验结果显示，OmniControl在HumanML3D和KIT-ML数据集上不仅在骨盆控制上取得显著提升，还在其他关节的约束下表现出良好的生成效果。

📝 摘要（中文）

我们提出了一种名为OmniControl的新方法，将灵活的空间控制信号融入基于扩散过程的文本条件人类动作生成模型中。与以往只能控制骨盆轨迹的方法不同，OmniControl能够在不同时间对不同关节进行灵活控制，且仅需一个模型。具体而言，我们提出了分析性空间引导，确保生成的动作能够紧密符合输入控制信号。同时，引入了现实性引导，以优化所有关节的运动生成，使其更加连贯。空间引导和现实性引导是相辅相成的，能够有效平衡控制精度与动作真实感。通过结合这两者，OmniControl生成的动作既真实又连贯，并符合空间约束。在HumanML3D和KIT-ML数据集上的实验表明，OmniControl在骨盆控制上显著优于现有最先进的方法，并在对其他关节施加约束时也展现出良好的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有方法在生成过程中对人类动作控制的局限性，尤其是只能控制骨盆轨迹的问题，导致生成动作缺乏灵活性和真实感。

核心思路：我们提出OmniControl，通过分析性空间引导和现实性引导的结合，实现对多个关节的灵活控制，确保生成动作既符合输入信号又具备连贯性。

技术框架：OmniControl的整体架构包括输入控制信号的解析、空间引导模块、现实性引导模块以及生成模块。通过这些模块的协同工作，生成的动作能够在空间约束下保持真实感。

关键创新：OmniControl的核心创新在于其能够同时处理多个关节的控制信号，而不仅仅局限于骨盆。这种设计使得生成的动作更加多样化和真实。

关键设计：在技术细节上，我们设计了特定的损失函数来平衡空间引导和现实性引导的影响，并优化了网络结构以提高生成效率和效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，OmniControl在骨盆控制方面相较于最先进的方法提升了约XX%，并在对其他关节施加约束时也展现出良好的生成效果，验证了其在多关节控制上的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、动画制作、游戏开发等，能够为人类动作生成提供更高的灵活性和真实感，提升用户体验。未来，OmniControl可能在机器人控制和人机交互等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

We present a novel approach named OmniControl for incorporating flexible spatial control signals into a text-conditioned human motion generation model based on the diffusion process. Unlike previous methods that can only control the pelvis trajectory, OmniControl can incorporate flexible spatial control signals over different joints at different times with only one model. Specifically, we propose analytic spatial guidance that ensures the generated motion can tightly conform to the input control signals. At the same time, realism guidance is introduced to refine all the joints to generate more coherent motion. Both the spatial and realism guidance are essential and they are highly complementary for balancing control accuracy and motion realism. By combining them, OmniControl generates motions that are realistic, coherent, and consistent with the spatial constraints. Experiments on HumanML3D and KIT-ML datasets show that OmniControl not only achieves significant improvement over state-of-the-art methods on pelvis control but also shows promising results when incorporating the constraints over other joints.