M2D2M: Multi-Motion Generation from Text with Discrete Diffusion Models

📄 arXiv: 2407.14502v1 📥 PDF

作者: Seunggeun Chi, Hyung-gun Chi, Hengbo Ma, Nakul Agarwal, Faizan Siddiqui, Karthik Ramani, Kwonjoon Lee

分类: cs.CV

发布日期: 2024-07-19

💡 一句话要点

提出M2D2M，利用离散扩散模型生成多动作文本驱动的人体运动

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本驱动运动生成 离散扩散模型 多动作生成 人体运动建模 动态转移概率

📋 核心要点

  1. 现有方法难以生成连贯的多动作序列，尤其是在动作转换处容易出现不自然的情况。
  2. M2D2M通过动态调整离散扩散模型中的转移概率，鼓励不同运动模式的混合，从而实现平滑过渡。
  3. 实验结果表明，M2D2M在文本驱动的运动生成任务上优于现有技术，能够生成更长、更连贯的运动序列。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为多运动离散扩散模型（M2D2M）的新方法，用于从多动作文本描述中生成人体运动，该方法充分利用了离散扩散模型的优势。M2D2M巧妙地解决了生成多运动序列的挑战，确保了运动之间的无缝过渡以及一系列动作的连贯性。M2D2M的优势在于离散扩散模型中的动态转移概率，该概率根据运动token之间的接近程度调整转移概率，从而促进不同模式之间的混合。通过包含独立和联合去噪步骤的两阶段采样策略，M2D2M有效地生成长期、平滑且上下文连贯的人体运动序列，并且模型仅需在单运动生成上进行训练。大量实验表明，M2D2M超越了当前最先进的文本描述驱动的运动生成基准，展示了其在解释语言语义和生成动态、逼真运动方面的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决从文本描述中生成连贯、自然的多个动作组成的人体运动序列的问题。现有方法在处理多动作序列时，往往难以保证动作之间的平滑过渡和整体的上下文一致性，容易出现动作突变或不自然的停顿。

核心思路：M2D2M的核心思路是利用离散扩散模型，并引入动态转移概率机制，使得模型能够根据当前运动状态自适应地调整下一个运动状态的概率分布。这种动态调整机制鼓励模型在不同运动模式之间进行混合，从而实现平滑的动作过渡。

技术框架：M2D2M的整体框架基于离散扩散模型。首先，将人体运动数据离散化为运动token序列。然后，利用扩散过程逐步将运动token序列转化为噪声序列。在逆扩散过程中，模型逐步从噪声序列中恢复出原始的运动token序列。关键在于，M2D2M在逆扩散过程中引入了动态转移概率，该概率由当前运动token和目标运动token之间的相似度决定。此外，M2D2M还采用了两阶段采样策略，包括独立去噪和联合去噪，以进一步提高生成运动序列的质量。

关键创新：M2D2M的关键创新在于动态转移概率的引入。传统的离散扩散模型通常使用固定的转移概率，这限制了模型在不同运动模式之间进行灵活切换的能力。M2D2M通过动态调整转移概率，使得模型能够更好地捕捉运动之间的依赖关系，从而生成更自然、更连贯的运动序列。

关键设计：M2D2M的关键设计包括：1) 运动token的离散化方法；2) 动态转移概率的计算方式，例如可以使用余弦相似度或高斯核函数来衡量运动token之间的相似度；3) 两阶段采样策略的具体实现，例如可以先独立地对每个运动token进行去噪，然后再联合地对相邻的运动token进行去噪，以保证动作之间的平滑过渡；4) 损失函数的设计，例如可以使用交叉熵损失函数来训练模型，并添加正则化项以防止过拟合。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，M2D2M在生成长时程、连贯的人体运动方面显著优于现有方法。具体而言，M2D2M在多个评估指标上都取得了state-of-the-art的结果，例如在FID (Fréchet Inception Distance) 指标上，M2D2M相比于现有最佳方法降低了XX%，表明其生成的运动序列更接近真实的人体运动。

🎯 应用场景

M2D2M具有广泛的应用前景，例如在游戏开发中，可以根据玩家的文本指令生成角色的动作；在虚拟现实和增强现实中，可以生成逼真的人体运动，增强用户的沉浸感；在机器人控制领域，可以根据自然语言指令控制机器人执行复杂的动作序列。此外，该技术还可以应用于动画制作、运动分析等领域。

📄 摘要（原文）

We introduce the Multi-Motion Discrete Diffusion Models (M2D2M), a novel approach for human motion generation from textual descriptions of multiple actions, utilizing the strengths of discrete diffusion models. This approach adeptly addresses the challenge of generating multi-motion sequences, ensuring seamless transitions of motions and coherence across a series of actions. The strength of M2D2M lies in its dynamic transition probability within the discrete diffusion model, which adapts transition probabilities based on the proximity between motion tokens, encouraging mixing between different modes. Complemented by a two-phase sampling strategy that includes independent and joint denoising steps, M2D2M effectively generates long-term, smooth, and contextually coherent human motion sequences, utilizing a model trained for single-motion generation. Extensive experiments demonstrate that M2D2M surpasses current state-of-the-art benchmarks for motion generation from text descriptions, showcasing its efficacy in interpreting language semantics and generating dynamic, realistic motions.