ViMo: Generating Motions from Casual Videos
作者: Liangdong Qiu, Chengxing Yu, Yanran Li, Zhao Wang, Haibin Huang, Chongyang Ma, Di Zhang, Pengfei Wan, Xiaoguang Han
分类: cs.CV, cs.MM
发布日期: 2024-08-13
💡 一句话要点
提出ViMo以解决视频生成3D人类动作的挑战
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 视频生成 3D人类动作 扩散模型 动作提取 自然语言处理 计算机视觉 虚拟现实
📋 核心要点
- 现有的动作生成方法依赖于有限的手动收集数据集，导致模型泛化能力不足。
- 本文提出ViMo框架，利用视频内容生成多样化的3D人类动作，克服了传统方法的局限性。
- 实验结果显示，ViMo在复杂视频场景下仍能生成自然动作，具备良好的应用潜力。
📝 摘要（中文）
尽管人类能够从视频中想象多种可能的动作，但计算机在处理复杂的镜头运动和剪辑时仍面临巨大挑战。现有的动作生成方法主要依赖于手动收集的运动数据集，这些数据集通常来源于运动捕捉系统或多视角摄像机，导致数据量有限，严重影响了模型的泛化能力。为此，本文提出了一种新颖的视频到动作生成框架ViMo，能够利用大量未开发的视频内容生成丰富多样的3D人类动作。实验结果表明，该模型能够在快速运动、视角变化或频繁遮挡的情况下生成自然的动作。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决从视频中生成3D人类动作的挑战，现有方法依赖于有限的手动数据集，导致生成的动作缺乏多样性和自然性。
核心思路：ViMo框架利用扩散模型的最新进展，从复杂视频中提取动作信息，生成丰富的3D人类动作，避免了传统方法的局限。
技术框架：ViMo的整体架构包括视频输入模块、动作提取模块和动作生成模块。视频输入模块负责处理复杂的镜头运动，动作提取模块提取运动特征，最后动作生成模块生成3D动作。
关键创新：ViMo的主要创新在于能够处理复杂的镜头运动和遮挡，生成自然的动作，而不是依赖于传统的运动捕捉数据。
关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数以优化生成动作的自然性，并设计了适应复杂场景的网络结构，以提升模型的鲁棒性和生成质量。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，ViMo在复杂视频场景下生成的动作自然流畅，能够处理快速运动和频繁遮挡的情况。与基线模型相比，ViMo在动作生成的多样性和真实感上有显著提升，具体性能数据将在后续公开的代码和演示中展示。
🎯 应用场景
ViMo框架具有广泛的应用潜力，能够用于生成舞蹈动作、游戏角色动画以及虚拟现实中的人类动作等场景。其高效的动作生成能力将推动动画制作、游戏开发等领域的创新，提升用户体验。
📄 摘要（原文）
Although humans have the innate ability to imagine multiple possible actions from videos, it remains an extraordinary challenge for computers due to the intricate camera movements and montages. Most existing motion generation methods predominantly rely on manually collected motion datasets, usually tediously sourced from motion capture (Mocap) systems or Multi-View cameras, unavoidably resulting in a limited size that severely undermines their generalizability. Inspired by recent advance of diffusion models, we probe a simple and effective way to capture motions from videos and propose a novel Video-to-Motion-Generation framework (ViMo) which could leverage the immense trove of untapped video content to produce abundant and diverse 3D human motions. Distinct from prior work, our videos could be more causal, including complicated camera movements and occlusions. Striking experimental results demonstrate the proposed model could generate natural motions even for videos where rapid movements, varying perspectives, or frequent occlusions might exist. We also show this work could enable three important downstream applications, such as generating dancing motions according to arbitrary music and source video style. Extensive experimental results prove that our model offers an effective and scalable way to generate diversity and realistic motions. Code and demos will be public soon.