SemanticBoost: Elevating Motion Generation with Augmented Textual Cues
作者: Xin He, Shaoli Huang, Xiaohang Zhan, Chao Weng, Ying Shan
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.HC
发布日期: 2023-10-31 (更新: 2023-11-28)
💡 一句话要点
提出SemanticBoost以解决复杂语义描述下的运动生成问题
🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 运动生成 语义增强 上下文理解 深度学习 虚拟现实 机器人技术 数据集优化
📋 核心要点
- 现有方法在生成复杂语义描述的运动时，面临语义注释不足和上下文理解不佳的挑战。
- SemanticBoost框架通过语义增强模块和上下文调谐运动去噪器，提升运动生成的语义一致性和上下文捕捉能力。
- 实验结果显示，SemanticBoost在Humanml3D数据集上表现优异，超越传统自回归方法，生成质量更高。
📝 摘要（中文）
当前技术在从复杂语义描述生成运动时面临困难，主要由于数据集中的语义注释不足和上下文理解薄弱。为了解决这些问题，我们提出了SemanticBoost，一个新颖的框架，旨在同时应对这两大挑战。该框架包括一个语义增强模块和一个上下文调谐运动去噪器（CAMD）。语义增强模块从运动数据中提取补充语义，丰富数据集的文本描述，并确保文本与运动数据之间的精确对齐，而无需依赖大型语言模型。CAMD方法则提供了一种全面的解决方案，通过有效捕捉上下文信息并将生成的运动与给定文本描述对齐，从而生成高质量、语义一致的运动序列。实验结果表明，作为一种基于扩散的方法，SemanticBoost在Humanml3D数据集上超越了基于自回归的技术，达到了前沿性能，同时保持了真实和平滑的运动生成质量。
🔬 方法详解
问题定义：当前技术在从复杂的语义描述生成运动时，存在数据集语义注释不足和上下文理解薄弱的问题，导致生成的运动序列质量不高。
核心思路：SemanticBoost通过引入语义增强模块和上下文调谐运动去噪器，旨在同时提升语义信息的丰富性和上下文的捕捉能力，从而生成更为准确的运动序列。
技术框架：该框架主要由两个模块组成：语义增强模块负责从运动数据中提取补充语义，确保文本与运动数据的精确对齐；上下文调谐运动去噪器则负责生成高质量的运动序列，确保生成运动与给定文本描述的一致性。
关键创新：SemanticBoost的创新之处在于其能够合成准确的方向性运动、基于特定身体部位描述的组合运动，以及从复杂扩展句子生成的运动，这些都是现有方法所无法实现的。
关键设计：在设计上，SemanticBoost不依赖大型语言模型，而是通过自我增强的方式来丰富数据集的文本描述，确保生成的运动序列在语义上与输入文本高度一致。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，SemanticBoost在Humanml3D数据集上表现优异，相较于传统的自回归方法，其生成的运动序列在质量上有显著提升，达到了前沿性能，展示了其在复杂语义运动生成中的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括动画制作、虚拟现实、游戏开发等，能够为这些领域提供更为自然和流畅的运动生成方案。随着技术的进步，SemanticBoost有望在人机交互和机器人运动规划等领域发挥重要作用，提升用户体验和系统智能化水平。
📄 摘要（原文）
Current techniques face difficulties in generating motions from intricate semantic descriptions, primarily due to insufficient semantic annotations in datasets and weak contextual understanding. To address these issues, we present SemanticBoost, a novel framework that tackles both challenges simultaneously. Our framework comprises a Semantic Enhancement module and a Context-Attuned Motion Denoiser (CAMD). The Semantic Enhancement module extracts supplementary semantics from motion data, enriching the dataset's textual description and ensuring precise alignment between text and motion data without depending on large language models. On the other hand, the CAMD approach provides an all-encompassing solution for generating high-quality, semantically consistent motion sequences by effectively capturing context information and aligning the generated motion with the given textual descriptions. Distinct from existing methods, our approach can synthesize accurate orientational movements, combined motions based on specific body part descriptions, and motions generated from complex, extended sentences. Our experimental results demonstrate that SemanticBoost, as a diffusion-based method, outperforms auto-regressive-based techniques, achieving cutting-edge performance on the Humanml3D dataset while maintaining realistic and smooth motion generation quality.