InsActor: Instruction-driven Physics-based Characters

📄 arXiv: 2312.17135v1 📥 PDF

作者: Jiawei Ren, Mingyuan Zhang, Cunjun Yu, Xiao Ma, Liang Pan, Ziwei Liu

分类: cs.CV, cs.GR, cs.RO

发布日期: 2023-12-28

备注: NeurIPS 2023. Project page is at https://jiawei-ren.github.io/projects/insactor

💡 一句话要点

InsActor：提出指令驱动的物理角色动画生成框架，实现高层指令控制。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 物理角色动画 指令驱动 扩散模型 运动规划 技能学习

📋 核心要点

  1. 现有方法难以生成能响应高层指令的物理角色动画，主要挑战在于物理环境的复杂性和语言的多样性。
  2. InsActor利用扩散模型进行运动规划，并学习底层技能，将高层指令转化为可执行的物理动画。
  3. 实验表明，InsActor在指令驱动的运动生成和航路点导航等任务上表现出色，优于现有技术。

📝 摘要（中文）

本文提出InsActor，一个基于物理的角色动画生成框架，旨在通过直观的控制生成动画。由于物理环境的复杂性和人类语言的丰富性，生成能够反映高层人类指令的物理模拟动画仍然是一个难题。InsActor利用扩散模型在人类运动建模方面的最新进展，生成指令驱动的物理角色动画。该框架通过采用扩散策略进行灵活的条件运动规划，从而能够捕获高层人类指令和角色运动之间的复杂关系。为了克服计划运动中的无效状态和不可行的状态转换，InsActor探索了底层技能，并将计划映射到紧凑潜在空间中的潜在技能序列。大量实验表明，InsActor在各种任务上取得了最先进的结果，包括指令驱动的运动生成和指令驱动的航路点导航。InsActor使用高层人类指令生成物理模拟动画的能力使其成为一个有价值的工具，尤其是在执行具有丰富指令的长时程任务中。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法难以将高层人类指令转化为物理角色可执行的动画。痛点在于物理环境的复杂性导致运动规划困难，以及人类语言的多样性使得指令解析和运动控制之间的映射关系复杂。生成既符合物理规律又满足用户指令的动画是一个挑战。

核心思路：InsActor的核心思路是利用扩散模型学习高层指令和角色运动之间的映射关系，并通过学习底层技能来克服物理环境的约束。通过将运动规划和技能学习相结合，InsActor能够生成既符合指令又物理上可行的动画。

技术框架：InsActor框架包含以下主要模块：1) 基于扩散模型的运动规划器，用于生成符合高层指令的运动计划；2) 技能发现模块，用于学习角色在物理环境中可执行的底层技能；3) 计划到技能序列的映射模块，用于将运动计划转化为一系列底层技能的组合。整体流程是：接收高层指令，通过运动规划器生成运动计划，然后将计划映射到技能序列，最后通过物理引擎执行技能序列，生成动画。

关键创新：InsActor的关键创新在于将扩散模型应用于物理角色的运动规划，并结合技能学习来克服物理环境的约束。与传统方法相比，InsActor能够更好地处理高层指令和物理环境之间的复杂关系，生成更自然、更可控的动画。

关键设计：InsActor使用扩散模型进行运动规划，通过条件扩散过程生成运动计划。技能发现模块通过强化学习或无监督学习方法学习底层技能。计划到技能序列的映射模块可以使用序列到序列模型或基于规则的方法。具体的损失函数包括运动计划的指令匹配损失、技能序列的物理可行性损失等。网络结构的选择取决于具体的任务和数据集。

📊 实验亮点

实验结果表明，InsActor在指令驱动的运动生成和航路点导航等任务上取得了state-of-the-art的结果。例如，在指令驱动的运动生成任务中，InsActor生成的动画在指令匹配度和物理可行性方面均优于现有方法。在航路点导航任务中，InsActor能够根据指令准确地引导角色到达目标位置，并有效地避开障碍物。

🎯 应用场景

InsActor在游戏开发、虚拟现实、机器人控制等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成逼真的角色动画，提高游戏和虚拟现实体验的沉浸感。此外，InsActor还可以用于机器人控制，使机器人能够根据人类指令执行复杂的任务。未来，该技术有望应用于自动化内容生成、人机交互等领域。

📄 摘要（原文）

Generating animation of physics-based characters with intuitive control has long been a desirable task with numerous applications. However, generating physically simulated animations that reflect high-level human instructions remains a difficult problem due to the complexity of physical environments and the richness of human language. In this paper, we present InsActor, a principled generative framework that leverages recent advancements in diffusion-based human motion models to produce instruction-driven animations of physics-based characters. Our framework empowers InsActor to capture complex relationships between high-level human instructions and character motions by employing diffusion policies for flexibly conditioned motion planning. To overcome invalid states and infeasible state transitions in planned motions, InsActor discovers low-level skills and maps plans to latent skill sequences in a compact latent space. Extensive experiments demonstrate that InsActor achieves state-of-the-art results on various tasks, including instruction-driven motion generation and instruction-driven waypoint heading. Notably, the ability of InsActor to generate physically simulated animations using high-level human instructions makes it a valuable tool, particularly in executing long-horizon tasks with a rich set of instructions.