RemoCap: Disentangled Representation Learning for Motion Capture

📄 arXiv: 2405.12724v1 📥 PDF

作者: Hongsheng Wang, Lizao Zhang, Zhangnan Zhong, Shuolin Xu, Xinrui Zhou, Shengyu Zhang, Huahao Xu, Fei Wu, Feng Lin

分类: cs.CV

发布日期: 2024-05-21

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

RemoCap：提出解耦表征学习方法，解决复杂遮挡下的三维人体运动捕捉难题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 三维人体运动捕捉 解耦表征学习 空间解耦 运动解耦 遮挡处理 时间一致性 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有三维人体运动捕捉方法难以处理复杂遮挡，导致模型穿透和运动失真。
  2. RemoCap通过空间解耦和运动解耦，分别解决遮挡干扰和运动特征混淆问题。
  3. 实验表明，RemoCap在3DPW数据集上显著优于现有方法，各项指标均达到最佳。

📝 摘要（中文）

RemoCap旨在解决真实运动序列中因复杂遮挡导致的三维人体重建难题。该方法通过空间解耦(SD)和运动解耦(MD)来克服现有方法的局限性。SD通过沿维度轴解耦目标特征，解决目标人体与周围物体之间的遮挡干扰，从而在全局窗口内隔离目标对象的响应，实现精确捕捉。MD模块采用通道级时间混洗策略来模拟不同的场景动态，有效解耦运动特征，从而更真实地重建被遮挡部分。此外，论文还引入了序列速度损失，以促进时间一致性，约束帧间速度误差，确保预测运动的真实连贯性。在基准数据集上的大量实验表明，RemoCap在三维人体重建方面优于现有技术，在3DPW数据集上，MPVPE (81.9)，MPJPE (72.7)和PA-MPJPE (44.1)指标均达到最佳。

🔬 方法详解

问题定义：现有三维人体运动捕捉方法在处理真实场景中普遍存在的复杂遮挡时表现不佳。遮挡会导致模型穿透现象，即重建的人体模型与其他物体发生重叠，同时也会造成运动失真，使得重建的运动不自然、不流畅。这些问题严重影响了三维人体运动捕捉的精度和真实性。

核心思路：RemoCap的核心思路是通过解耦表征学习来分别解决空间遮挡和运动混淆问题。空间解耦(SD)旨在将目标人体与周围环境的特征分离开来，从而消除遮挡物体的干扰。运动解耦(MD)则致力于将不同的运动模式分离开来，从而更好地捕捉被遮挡部分的运动信息。通过这种解耦策略，RemoCap能够更准确、更鲁棒地重建三维人体运动。

技术框架：RemoCap的整体框架包含空间解耦模块(SD)和运动解耦模块(MD)。首先，SD模块通过对输入特征进行空间对齐，将目标人体的特征与其他物体的特征区分开来。然后，MD模块通过时间混洗策略，模拟不同的运动动态，从而解耦运动特征。最后，通过一个重建模块，将解耦后的特征映射到三维人体姿态。此外，还引入了序列速度损失来保证时间一致性。

关键创新：RemoCap的关键创新在于同时采用了空间解耦和运动解耦策略。空间解耦通过特征对齐，有效抑制了遮挡物体的干扰，提高了重建精度。运动解耦通过时间混洗，增强了模型对不同运动模式的适应性，使得模型能够更好地捕捉被遮挡部分的运动信息。这种双重解耦策略是RemoCap优于现有方法的关键。

关键设计：空间解耦模块(SD)的关键设计在于沿维度轴进行特征解耦，并基于空间位置对特征进行对齐。运动解耦模块(MD)的关键设计在于采用通道级时间混洗策略，模拟不同的运动动态。序列速度损失的设计则旨在约束帧间速度误差，保证时间一致性。具体的损失函数形式和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

RemoCap在3DPW数据集上取得了显著的性能提升，MPVPE指标达到81.9，MPJPE指标达到72.7，PA-MPJPE指标达到44.1，均优于所有对比方法。这些结果表明，RemoCap在处理复杂遮挡场景下的三维人体运动捕捉方面具有显著优势。实验结果充分验证了空间解耦和运动解耦策略的有效性。

🎯 应用场景

RemoCap在虚拟现实、增强现实、游戏开发、动画制作、运动分析等领域具有广泛的应用前景。该技术可以用于创建更逼真、更自然的虚拟人物，提高用户在虚拟环境中的沉浸感。此外，RemoCap还可以用于分析运动员的运动姿态，帮助他们提高运动技能，或者用于医学康复，辅助患者进行康复训练。未来，RemoCap有望成为三维人体运动捕捉领域的重要技术。

📄 摘要（原文）

Reconstructing 3D human bodies from realistic motion sequences remains a challenge due to pervasive and complex occlusions. Current methods struggle to capture the dynamics of occluded body parts, leading to model penetration and distorted motion. RemoCap leverages Spatial Disentanglement (SD) and Motion Disentanglement (MD) to overcome these limitations. SD addresses occlusion interference between the target human body and surrounding objects. It achieves this by disentangling target features along the dimension axis. By aligning features based on their spatial positions in each dimension, SD isolates the target object's response within a global window, enabling accurate capture despite occlusions. The MD module employs a channel-wise temporal shuffling strategy to simulate diverse scene dynamics. This process effectively disentangles motion features, allowing RemoCap to reconstruct occluded parts with greater fidelity. Furthermore, this paper introduces a sequence velocity loss that promotes temporal coherence. This loss constrains inter-frame velocity errors, ensuring the predicted motion exhibits realistic consistency. Extensive comparisons with state-of-the-art (SOTA) methods on benchmark datasets demonstrate RemoCap's superior performance in 3D human body reconstruction. On the 3DPW dataset, RemoCap surpasses all competitors, achieving the best results in MPVPE (81.9), MPJPE (72.7), and PA-MPJPE (44.1) metrics. Codes are available at https://wanghongsheng01.github.io/RemoCap/.