Edit-Your-Motion: Space-Time Diffusion Decoupling Learning for Video Motion Editing

📄 arXiv: 2405.04496v3 📥 PDF

作者: Yi Zuo, Lingling Li, Licheng Jiao, Fang Liu, Xu Liu, Wenping Ma, Shuyuan Yang, Yuwei Guo

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-07 (更新: 2024-10-15)

💡 一句话要点

Edit-Your-Motion：时空解耦扩散学习用于视频运动编辑，解决泛化性差问题。

🎯 匹配领域: 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频运动编辑 扩散模型 时空解耦 DDIM反演 运动注意力 循环因果注意力 视频生成 单样本微调

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的运动编辑方法在真实场景中泛化性差，容易出现重影和身体扭曲。
  2. Edit-Your-Motion通过DDIM反演保持外观一致性，并利用时空解耦学习策略分离运动和外观特征。
  3. 实验结果表明，Edit-Your-Motion在定性和定量评估以及用户偏好研究中均优于其他方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Edit-Your-Motion的视频运动编辑方法，旨在解决现有基于扩散模型的方法在处理未见过的真实场景时，容易出现重影和身体扭曲的问题。该方法通过在未见过的案例上进行一次性微调来应对这些挑战。首先，利用DDIM反演初始化噪声，以保留源视频的外观，并设计了一个轻量级的运动注意力适配器模块来增强运动保真度。其次，为了有效地解耦源视频的运动和外观，设计了一种时空两阶段学习策略（STL）。第一阶段侧重于学习人体运动的时间特征，并提出循环因果注意力（RCA）以确保视频帧之间的一致性。第二阶段则侧重于学习源视频的外观特征。实验结果表明，Edit-Your-Motion优于其他方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于扩散模型的视频运动编辑方法在处理真实场景时，容易出现重影和身体扭曲的问题。这些方法通常在特定数据集上训练，泛化能力不足，难以适应各种复杂的真实场景。因此，如何在保持外观一致性的前提下，提升模型在未见过的场景中的运动编辑能力是一个关键问题。

核心思路：Edit-Your-Motion的核心思路是利用DDIM反演来初始化噪声，从而保留源视频的外观，并设计时空两阶段学习策略（STL）来解耦运动和外观特征。通过这种方式，模型可以更好地理解和编辑视频中的运动，同时保持外观的真实性。

技术框架：Edit-Your-Motion的整体框架包含以下几个主要模块：1) DDIM反演模块，用于初始化噪声并保留源视频的外观；2) 运动注意力适配器模块，用于增强运动保真度；3) 时空两阶段学习策略（STL），包括循环因果注意力（RCA）模块，用于学习时间特征和外观特征。整个流程首先通过DDIM反演获得初始噪声，然后利用运动注意力适配器和STL进行运动编辑，最终生成编辑后的视频。

关键创新：Edit-Your-Motion的关键创新在于时空两阶段学习策略（STL）和循环因果注意力（RCA）模块。STL通过分别学习运动和外观特征，实现了运动和外观的有效解耦。RCA模块则通过循环的方式关注视频帧之间的时间依赖关系，从而保证了视频帧之间的一致性。与现有方法相比，Edit-Your-Motion更注重运动和外观的解耦，从而提升了模型的泛化能力。

关键设计：在时空两阶段学习策略中，第一阶段使用循环因果注意力（RCA）来学习时间特征，RCA的具体实现方式未知。第二阶段则侧重于学习外观特征，具体实现方式也未知。运动注意力适配器模块的具体结构和参数设置也未知。损失函数的设计以及训练过程中的其他超参数设置也未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Edit-Your-Motion在多个数据集上进行了定性和定量实验，并进行了用户偏好研究。实验结果表明，Edit-Your-Motion在运动编辑的准确性和真实性方面均优于其他方法。具体的性能数据和提升幅度未知，但用户偏好研究表明，用户更倾向于Edit-Your-Motion生成的视频。

🎯 应用场景

Edit-Your-Motion可应用于视频内容创作、虚拟现实、游戏开发等领域。用户可以通过该方法轻松编辑视频中的人物运动，创造更具吸引力和多样性的内容。例如，可以改变视频中人物的舞蹈动作，或者将人物的运动风格迁移到其他视频中。该技术具有广阔的应用前景，有望推动视频内容创作的创新。

📄 摘要（原文）

Existing diffusion-based methods have achieved impressive results in human motion editing. However, these methods often exhibit significant ghosting and body distortion in unseen in-the-wild cases. In this paper, we introduce Edit-Your-Motion, a video motion editing method that tackles these challenges through one-shot fine-tuning on unseen cases. Specifically, firstly, we utilized DDIM inversion to initialize the noise, preserving the appearance of the source video and designed a lightweight motion attention adapter module to enhance motion fidelity. DDIM inversion aims to obtain the implicit representations by estimating the prediction noise from the source video, which serves as a starting point for the sampling process, ensuring the appearance consistency between the source and edited videos. The Motion Attention Module (MA) enhances the model's motion editing ability by resolving the conflict between the skeleton features and the appearance features. Secondly, to effectively decouple motion and appearance of source video, we design a spatio-temporal two-stage learning strategy (STL). In the first stage, we focus on learning temporal features of human motion and propose recurrent causal attention (RCA) to ensure consistency between video frames. In the second stage, we shift focus on learning the appearance features of the source video. With Edit-Your-Motion, users can edit the motion of humans in the source video, creating more engaging and diverse content. Extensive qualitative and quantitative experiments, along with user preference studies, show that Edit-Your-Motion outperforms other methods.