RACon: Retrieval-Augmented Simulated Character Locomotion Control

📄 arXiv: 2406.17795v1 📥 PDF

作者: Yuxuan Mu, Shihao Zou, Kangning Yin, Zheng Tian, Li Cheng, Weinan Zhang, Jun Wang

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2024-06-11

备注: Accepted in ICME2024 for oral presentation

💡 一句话要点

提出RACon，一种检索增强的模拟角色运动控制方法，提升用户控制响应性。

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 模拟角色运动控制 检索增强 强化学习 运动检索 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有生成模型在模拟角色运动控制中，难以兼顾运动多样性和用户控制的响应性。
  2. RACon通过检索用户指定数据库中的运动专家，并结合强化学习控制器，提升了对用户控制的响应。
  3. 实验表明，RACon在运动控制质量和数量上超越现有技术，并能适应不同的运动类型。

📝 摘要（中文）

本文提出RACon：一种检索增强的模拟角色运动控制方法，旨在解决现有生成模型在模拟角色运动控制中用户控制响应性不足的问题。该方法是一种端到端的层级强化学习方法，利用检索器和运动控制器。检索器从用户指定的数据库中以任务为导向搜索运动专家，从而提高对用户控制的响应速度。然后，将选择的运动专家和操作信号传递给控制器，以驱动模拟角色。此外，还设计了一个检索增强的判别器来稳定训练过程。实验结果表明，该方法在运动控制的质量和数量上均优于现有技术。通过切换不同的检索数据库，该方法还可以在运行时适应不同的运动类型。

🔬 方法详解

问题定义：现有基于生成模型的模拟角色运动控制方法，虽然能够生成多样的运动，但在响应用户控制方面存在挑战，即用户指令到角色动作的延迟较高，难以实现实时交互。这限制了其在交互式应用中的应用。

核心思路：RACon的核心思路是利用检索增强的方式，通过预先构建的运动数据库，根据用户输入的控制信号快速检索出合适的“运动专家”，从而避免了从头生成运动的延迟。这种方式类似于模仿学习，但通过检索的方式，可以更好地利用已有的运动数据，并提高响应速度。

技术框架：RACon的整体框架包含三个主要模块：检索器、运动控制器和检索增强的判别器。首先，检索器根据用户输入的控制信号，从运动数据库中检索出相关的运动专家。然后，运动控制器接收检索到的运动专家和用户控制信号，驱动模拟角色运动。最后，检索增强的判别器用于区分真实运动和生成运动，从而稳定训练过程。

关键创新：RACon的关键创新在于将检索机制引入到模拟角色运动控制中，通过检索运动专家来提高用户控制的响应速度。与传统的生成模型相比，RACon避免了从头生成运动的延迟，从而实现了更快的响应。此外，检索增强的判别器也有助于稳定训练过程。

关键设计：检索器使用任务导向的方式进行检索，即根据用户输入的控制信号和当前的角色状态，计算与数据库中运动片段的相似度，并选择相似度最高的运动片段作为运动专家。运动控制器使用强化学习进行训练，目标是最大化奖励函数，奖励函数包括运动的自然性和对用户控制信号的响应程度。检索增强的判别器则通过判断运动片段是来自真实数据还是由控制器生成的，来提供额外的训练信号，稳定训练过程。具体的网络结构和损失函数细节在论文中应该有更详细的描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过实验证明，RACon在运动控制的质量和数量上均优于现有技术。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找（未知）。此外，RACon还展示了通过切换不同的检索数据库，可以适应不同的运动类型，例如行走、跑步、跳跃等。

🎯 应用场景

RACon具有广泛的应用前景，例如在游戏开发中，可以用于创建更具交互性和响应性的角色控制系统。在虚拟现实和增强现实应用中，可以用于实现更自然的虚拟角色运动。此外，该方法还可以应用于机器人控制领域，实现更灵活和高效的机器人运动控制。

📄 摘要（原文）

In computer animation, driving a simulated character with lifelike motion is challenging. Current generative models, though able to generalize to diverse motions, often pose challenges to the responsiveness of end-user control. To address these issues, we introduce RACon: Retrieval-Augmented Simulated Character Locomotion Control. Our end-to-end hierarchical reinforcement learning method utilizes a retriever and a motion controller. The retriever searches motion experts from a user-specified database in a task-oriented fashion, which boosts the responsiveness to the user's control. The selected motion experts and the manipulation signal are then transferred to the controller to drive the simulated character. In addition, a retrieval-augmented discriminator is designed to stabilize the training process. Our method surpasses existing techniques in both quality and quantity in locomotion control, as demonstrated in our empirical study. Moreover, by switching extensive databases for retrieval, it can adapt to distinctive motion types at run time.