Infinite Motion: Extended Motion Generation via Long Text Instructions
作者: Mengtian Li, Chengshuo Zhai, Shengxiang Yao, Zhifeng Xie, Keyu Chen, Yu-Gang Jiang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-07-11 (更新: 2024-07-12)
备注: 12 pages,13 figures
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Infinite Motion，通过长文本指令扩展运动生成，实现无限时长高质量运动序列合成。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 运动生成 长文本指令 运动序列编辑 时间戳 数据集扩展
📋 核心要点
- 现有运动生成方法难以合成长时间、高质量的运动序列，限制了其在复杂场景中的应用。
- Infinite Motion通过扩展和重组现有文本-运动数据，并结合时间戳设计，实现长文本驱动的精确运动编辑。
- 实验表明，该模型在长序列运动生成方面优于现有方法，并在交互编辑和序列拼接等应用中展现出潜力。
📝 摘要（中文）
本文提出了“Infinite Motion”，一种利用长文本扩展运动生成的新方法，有效弥合了短时和长时运动合成之间的差距。核心思想是策略性地扩展和重组现有的高质量文本-运动数据集，从而创建了一个新的基准数据集，以促进长时运动序列模型的训练。该模型的关键创新在于能够接受任意长度的文本作为输入，从而生成针对特定叙事或场景定制的运动序列。此外，还引入了文本的时间戳设计，可以对生成的序列中的局部片段进行精确编辑，从而在运动合成中提供无与伦比的控制和灵活性。通过自然语言交互编辑、长序列中的运动序列编辑以及独立运动序列的拼接这三个具体应用，进一步展示了“Infinite Motion”的多功能性和实用性。大量实验表明，与现有方法相比，该模型在生成长序列运动方面表现出卓越的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决运动生成领域中，生成长时、高质量运动序列的难题。现有方法通常难以处理长文本指令，生成的运动序列质量不高，缺乏对局部运动的精确控制能力，限制了其在复杂叙事和交互式应用中的应用。
核心思路：论文的核心思路是通过策略性地扩展和重组现有的高质量文本-运动数据集，构建一个适用于长时运动序列训练的基准数据集。同时，设计一种能够接受任意长度文本输入并支持局部编辑的模型，从而实现长文本驱动的、可控的运动生成。
技术框架：Infinite Motion的技术框架主要包含以下几个模块：1) 数据集扩展模块：用于扩展和重组现有的文本-运动数据集，生成适用于长时序列训练的数据。2) 文本编码器：用于将任意长度的文本指令编码为特征向量。3) 运动生成器：基于文本特征向量生成相应的运动序列。4) 时间戳模块：用于在文本中添加时间戳信息，从而实现对生成运动序列的局部编辑。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于：1) 提出了基于长文本指令的无限时长运动生成方法，突破了传统方法对输入文本长度的限制。2) 引入了时间戳设计，实现了对生成运动序列的局部精确编辑，提高了运动生成的可控性。3) 构建了一个新的基准数据集，为长时运动序列模型的训练提供了数据支持。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 数据集扩展策略：具体如何扩展和重组现有数据集，以保证数据的质量和多样性，未知。2) 文本编码器的选择和训练：如何选择合适的文本编码器，并进行有效的训练，以提取文本中的关键信息，未知。3) 运动生成器的网络结构和损失函数：如何设计运动生成器的网络结构，并选择合适的损失函数，以保证生成运动序列的质量和流畅性，未知。4) 时间戳信息的编码和融合：如何将时间戳信息编码到文本特征向量中，并有效地融合到运动生成过程中，未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Infinite Motion在生成长序列运动方面优于现有方法。通过与现有基线模型进行对比，该模型在运动质量、流畅性和与文本指令的匹配度等方面均取得了显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了其在长序列生成方面的优势。
🎯 应用场景
Infinite Motion在虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成逼真的角色动画，创建沉浸式的交互体验，并为动画师提供强大的编辑工具。该研究的未来影响在于推动运动生成技术的发展，并促进其在更多领域的应用。
📄 摘要（原文）
In the realm of motion generation, the creation of long-duration, high-quality motion sequences remains a significant challenge. This paper presents our groundbreaking work on "Infinite Motion", a novel approach that leverages long text to extended motion generation, effectively bridging the gap between short and long-duration motion synthesis. Our core insight is the strategic extension and reassembly of existing high-quality text-motion datasets, which has led to the creation of a novel benchmark dataset to facilitate the training of models for extended motion sequences. A key innovation of our model is its ability to accept arbitrary lengths of text as input, enabling the generation of motion sequences tailored to specific narratives or scenarios. Furthermore, we incorporate the timestamp design for text which allows precise editing of local segments within the generated sequences, offering unparalleled control and flexibility in motion synthesis. We further demonstrate the versatility and practical utility of "Infinite Motion" through three specific applications: natural language interactive editing, motion sequence editing within long sequences and splicing of independent motion sequences. Each application highlights the adaptability of our approach and broadens the spectrum of possibilities for research and development in motion generation. Through extensive experiments, we demonstrate the superior performance of our model in generating long sequence motions compared to existing methods.Project page: https://shuochengzhai.github.io/Infinite-motion.github.io/