Motion Keyframe Interpolation for Any Human Skeleton via Temporally Consistent Point Cloud Sampling and Reconstruction

📄 arXiv: 2405.07444v2 📥 PDF

作者: Clinton Mo, Kun Hu, Chengjiang Long, Dong Yuan, Zhiyong Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-13 (更新: 2025-07-27)

备注: Published in ECCV 2024

DOI: 10.1007/978-3-031-73007-8_10

💡 一句话要点

提出PC-MRL，通过时序一致点云采样与重建实现任意人体骨骼的运动关键帧插值。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 运动插值 关键帧 点云 无监督学习 骨骼重建 人体动画 跨骨骼结构

📋 核心要点

  1. 现有关键帧插值模型依赖大量特定骨骼结构的运动数据，泛化性差，难以应用于不同骨骼。
  2. PC-MRL通过时序点云采样混淆骨骼结构，并使用无监督学习从点云重建骨骼，实现跨骨骼的运动插值。
  3. 实验证明，PC-MRL无需特定数据集监督即可实现对任意骨骼结构的运动插值，具有良好的泛化能力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Point Cloud-based Motion Representation Learning (PC-MRL) 的无监督方法，旨在解决现有监督关键帧插值模型对特定骨骼结构依赖的问题。监督模型依赖大量运动数据集进行学习，但这些数据集通常与固定层级骨骼结构绑定，导致模型无法泛化到其他骨骼结构。PC-MRL通过时序点云采样实现骨骼结构的混淆，并采用无监督方法从点云中重建骨骼。论文设计了一种时序点对点K近邻损失函数用于无监督学习，并提出了First-frame Offset Quaternion (FOQ) 和 Rest Pose Augmentation (RPA) 策略来克服无监督点云到骨骼运动过程中的限制。实验结果表明，PC-MRL能够在无需特定数据集监督的情况下，实现对任意骨骼结构的运动插值。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于监督学习的关键帧插值方法，需要大量的特定骨骼结构的运动数据进行训练。这意味着，如果目标骨骼结构与训练数据中的骨骼结构不同，模型性能会显著下降，甚至无法使用。因此，如何实现与骨骼结构无关的运动插值是一个关键问题。现有方法的痛点在于对特定骨骼结构的强依赖性，缺乏跨骨骼结构的泛化能力。

核心思路：PC-MRL的核心思路是将骨骼结构的表示从显式的层级结构转换为隐式的点云表示。通过将运动序列转换为时序点云，模型不再直接处理骨骼的层级关系，而是学习点云中的运动模式。这样，模型就可以摆脱对特定骨骼结构的依赖，从而实现跨骨骼结构的运动插值。这种设计的关键在于点云表示的通用性和无监督学习的能力。

技术框架：PC-MRL的整体框架包括以下几个主要模块：1) 时序点云采样：将运动序列中的每一帧骨骼姿态转换为点云表示，并按时间顺序排列。2) 无监督骨骼重建：从点云中重建骨骼结构，这部分是无监督学习的核心。3) 运动插值：基于重建的骨骼结构，进行运动关键帧的插值。整个流程的关键在于点云表示的转换和无监督学习的骨骼重建。

关键创新：PC-MRL最重要的技术创新点在于使用点云作为运动表示的媒介，从而解耦了运动与骨骼结构之间的依赖关系。与现有方法直接处理骨骼层级结构不同，PC-MRL通过点云表示，将运动信息编码到与骨骼结构无关的空间中。这种方法使得模型可以学习通用的运动模式，并将其应用于不同的骨骼结构。

关键设计：PC-MRL的关键设计包括：1) 时序点对点K近邻损失：用于无监督学习，鼓励重建的骨骼姿态与原始点云在时序上保持一致性。2) First-frame Offset Quaternion (FOQ)：用于解决初始姿态不一致的问题，通过对第一帧的四元数进行偏移，使得不同骨骼的初始姿态对齐。3) Rest Pose Augmentation (RPA)：通过对静息姿态进行增强，提高模型的鲁棒性。这些设计共同保证了PC-MRL在无监督学习和跨骨骼结构运动插值方面的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了PC-MRL在跨骨骼结构运动插值方面的有效性。实验结果表明，PC-MRL能够在无需特定数据集监督的情况下，实现对不同骨骼结构的运动插值，并且能够生成自然流畅的运动序列。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细的展示，证明了PC-MRL相对于现有方法的优势。

🎯 应用场景

PC-MRL在角色动画制作、虚拟现实、游戏开发等领域具有广泛的应用前景。它可以降低对特定骨骼结构运动数据的依赖，使得动画师可以更灵活地创建和编辑动画。此外，PC-MRL还可以应用于康复训练、运动分析等领域，通过对人体运动的捕捉和分析，为用户提供个性化的指导和反馈。未来，该技术有望进一步发展，实现更加自然和逼真的人体运动模拟。

📄 摘要（原文）

In the character animation field, modern supervised keyframe interpolation models have demonstrated exceptional performance in constructing natural human motions from sparse pose definitions. As supervised models, large motion datasets are necessary to facilitate the learning process; however, since motion is represented with fixed hierarchical skeletons, such datasets are incompatible for skeletons outside the datasets' native configurations. Consequently, the expected availability of a motion dataset for desired skeletons severely hinders the feasibility of learned interpolation in practice. To combat this limitation, we propose Point Cloud-based Motion Representation Learning (PC-MRL), an unsupervised approach to enabling cross-compatibility between skeletons for motion interpolation learning. PC-MRL consists of a skeleton obfuscation strategy using temporal point cloud sampling, and an unsupervised skeleton reconstruction method from point clouds. We devise a temporal point-wise K-nearest neighbors loss for unsupervised learning. Moreover, we propose First-frame Offset Quaternion (FOQ) and Rest Pose Augmentation (RPA) strategies to overcome necessary limitations of our unsupervised point cloud-to-skeletal motion process. Comprehensive experiments demonstrate the effectiveness of PC-MRL in motion interpolation for desired skeletons without supervision from native datasets.