Pose Priors from Language Models
作者: Sanjay Subramanian, Evonne Ng, Lea Müller, Dan Klein, Shiry Ginosar, Trevor Darrell
分类: cs.CV, cs.CL
发布日期: 2024-05-06 (更新: 2025-05-15)
备注: CVPR 2025
💡 一句话要点
利用语言模型作为先验，实现更准确的三维人体姿态估计
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 3D人体姿态估计 多模态学习 语言模型 接触姿态 姿态先验
📋 核心要点
- 现有3D人体姿态估计方法通常忽略了语言中蕴含的丰富物理交互信息，限制了其在复杂场景下的应用。
- 该论文利用大型多模态模型提取接触相关的描述符，并将其转化为损失函数，从而约束3D人体姿态的优化过程。
- 实验表明，该方法在重建双人互动和自我接触姿态方面表现出色，为姿态估计提供了一种新的、可扩展的解决方案。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用大型多模态模型（LMMs）作为先验来重建接触姿态的方法，旨在弥补现有3D人体姿态估计方法忽略语言信息的不足。该方法提取LMM中与接触相关的描述符，并将其转化为可处理的损失函数，以约束3D人体姿态优化。实验结果表明，该方法在双人互动和自我接触场景中均能生成令人信服的重建结果，准确捕捉物理和社会互动的语义。该方法为接触预测和姿态估计提供了一种替代方案，无需昂贵的人工标注或动作捕捉数据。
🔬 方法详解
问题定义：现有3D人体姿态估计方法在处理涉及物理接触的场景时，往往依赖于大量的人工标注或动作捕捉数据，成本高昂且难以扩展。这些方法忽略了语言描述中蕴含的丰富信息，例如“拥抱”、“握手”等，这些信息可以作为姿态估计的强先验。
核心思路：本文的核心思路是利用大型多模态模型（LMMs）理解语言描述，并从中提取与接触相关的语义信息。这些语义信息被转化为可优化的损失函数，用于指导3D人体姿态的重建过程。通过这种方式，模型可以学习到不同类型的接触姿态，从而提高姿态估计的准确性和鲁棒性。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 输入语言描述；2) 使用大型多模态模型提取与接触相关的描述符；3) 将描述符转化为可优化的损失函数；4) 使用优化算法（如梯度下降）调整3D人体姿态，使其满足损失函数的约束。整个框架旨在将语言信息融入到3D人体姿态估计中，从而提高重建的准确性。
关键创新：该方法最重要的创新在于将大型多模态模型引入到3D人体姿态估计中，并将其作为姿态的先验知识。与传统的依赖人工标注或动作捕捉数据的方法不同，该方法可以从语言描述中自动学习到姿态信息，从而降低了成本并提高了可扩展性。此外，将LMM的输出转化为可优化的损失函数也是一个关键创新，它使得可以将语言信息有效地融入到姿态优化过程中。
关键设计：关键设计包括：1) 如何选择合适的LMM，例如CLIP或类似的模型，以提取与接触相关的描述符；2) 如何设计损失函数，以有效地将描述符转化为姿态约束。例如，可以使用余弦相似度来衡量预测姿态与语言描述之间的匹配程度，并将其作为损失函数的一部分；3) 如何平衡不同损失函数之间的权重，以获得最佳的姿态估计结果。这些参数需要根据具体的任务和数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在双人互动和自我接触场景中均取得了显著的成果。通过将LMM作为先验，该方法能够准确地捕捉物理和社会互动的语义，生成令人信服的3D人体姿态重建结果。与传统的依赖人工标注或动作捕捉数据的方法相比，该方法具有更高的效率和可扩展性。具体性能数据和对比基线信息在论文中未明确给出，需要查阅原文。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、人机交互、游戏开发、动画制作等领域。通过理解语言描述并重建相应的3D人体姿态，可以实现更自然、更逼真的人机交互体验。此外，该方法还可以用于分析社交互动，例如识别不同类型的社交行为，并理解其背后的含义。未来，该方法有望在机器人控制、智能监控等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Language is often used to describe physical interaction, yet most 3D human pose estimation methods overlook this rich source of information. We bridge this gap by leveraging large multimodal models (LMMs) as priors for reconstructing contact poses, offering a scalable alternative to traditional methods that rely on human annotations or motion capture data. Our approach extracts contact-relevant descriptors from an LMM and translates them into tractable losses to constrain 3D human pose optimization. Despite its simplicity, our method produces compelling reconstructions for both two-person interactions and self-contact scenarios, accurately capturing the semantics of physical and social interactions. Our results demonstrate that LMMs can serve as powerful tools for contact prediction and pose estimation, offering an alternative to costly manual human annotations or motion capture data. Our code is publicly available at https://prosepose.github.io.