TIMotion: Temporal and Interactive Framework for Efficient Human-Human Motion Generation
作者: Yabiao Wang, Shuo Wang, Jiangning Zhang, Ke Fan, Jiafu Wu, Zhucun Xue, Yong Liu
分类: cs.CV
发布日期: 2024-08-30 (更新: 2025-03-28)
备注: Accepted to CVPR 2025. Project page: https://aigc-explorer.github.io/TIMotion-page/
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
TIMotion：提出时序交互框架，高效生成人与人之间的互动动作
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 人与人互动 动作生成 时序建模 交互建模 因果关系 角色演化 深度学习
📋 核心要点
- 现有的人与人互动动作生成方法在时序建模和交互建模方面存在不足，导致性能受限且模型参数冗余。
- TIMotion框架通过因果交互注入、角色演化扫描和局部模式放大，实现了高效且有效的人与人互动动作生成。
- 在InterHuman和InterX数据集上的实验表明，TIMotion框架取得了优越的性能，验证了其有效性。
📝 摘要（中文）
人与人之间的动作生成对于理解人类的社会属性至关重要。现有方法主要分为两类：基于单人的方法和基于分离建模的方法。为了深入研究该领域，我们将整体生成过程抽象为一个通用框架MetaMotion，该框架包含两个阶段：时序建模和交互混合。对于时序建模，基于单人的方法直接将两个人连接成一个，而基于分离建模的方法则跳过了交互序列的建模。上述建模不足导致了次优的性能和冗余的模型参数。在本文中，我们提出了TIMotion（时序和交互建模），一个高效且有效的人与人之间动作生成框架。具体来说，我们首先提出因果交互注入，利用时序和因果属性将两个独立的序列建模为一个因果序列。然后，我们提出了角色演化扫描，以适应整个交互过程中主动和被动角色的变化。最后，为了生成更平滑和更合理的动作，我们设计了局部模式放大来捕获短期运动模式。在InterHuman和InterX上的大量实验表明，我们的方法取得了优越的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人与人之间互动动作生成的问题。现有方法，如基于单人的方法直接拼接动作，忽略了人与人之间的交互关系；而基于分离建模的方法则跳过了交互序列的建模，无法充分捕捉互动过程中的时序依赖和角色变化。这些方法导致生成动作的真实性和合理性不足，且模型参数冗余。
核心思路：论文的核心思路是同时考虑时序建模和交互建模，将两个人之间的互动动作视为一个整体进行建模。通过引入因果关系和角色演化机制，更好地捕捉互动过程中的动态变化。此外，通过局部模式放大，增强对短期运动模式的捕捉，从而生成更平滑、更自然的动作。
技术框架：TIMotion框架主要包含三个模块：1) 因果交互注入 (Causal Interactive Injection)：将两个独立的动作序列建模为一个因果序列，捕捉人与人之间的依赖关系。2) 角色演化扫描 (Role-Evolving Scanning)：根据互动过程中主动和被动角色的变化，动态调整模型对不同角色的关注度。3) 局部模式放大 (Localized Pattern Amplification)：捕捉短期运动模式，生成更平滑的动作。整体流程是先通过因果交互注入对输入序列进行建模，然后通过角色演化扫描调整角色关注度，最后通过局部模式放大生成最终的动作序列。
关键创新：论文的关键创新在于提出了一个统一的框架，同时考虑了时序建模和交互建模，并引入了因果交互注入和角色演化扫描机制。与现有方法相比，TIMotion能够更好地捕捉人与人之间的依赖关系和互动过程中的动态变化，从而生成更真实、更合理的动作。
关键设计：因果交互注入模块的具体实现方式未知，论文可能使用了某种注意力机制或图神经网络来建模因果关系。角色演化扫描模块可能使用了某种门控机制或动态权重调整方法来调整角色关注度。局部模式放大模块的具体实现方式也未知，可能使用了卷积神经网络或循环神经网络来捕捉短期运动模式。损失函数的设计也未知，但可能包括动作预测损失、角色预测损失等。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在InterHuman和InterX数据集上进行了大量实验，结果表明TIMotion框架取得了优越的性能。具体的性能数据和提升幅度未知，但摘要中明确指出TIMotion优于现有方法，验证了其有效性。项目主页提供了更多实验细节和可视化结果（未知）。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、人机交互等领域。例如，可以用于生成更逼真、更自然的虚拟人物互动动画，提升用户在虚拟环境中的沉浸感。此外，还可以用于机器人控制，使机器人能够更好地与人进行互动，完成各种任务。未来，该技术有望在社交机器人、智能助手等领域发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Human-human motion generation is essential for understanding humans as social beings. Current methods fall into two main categories: single-person-based methods and separate modeling-based methods. To delve into this field, we abstract the overall generation process into a general framework MetaMotion, which consists of two phases: temporal modeling and interaction mixing. For temporal modeling, the single-person-based methods concatenate two people into a single one directly, while the separate modeling-based methods skip the modeling of interaction sequences. The inadequate modeling described above resulted in sub-optimal performance and redundant model parameters. In this paper, we introduce TIMotion (Temporal and Interactive Modeling), an efficient and effective framework for human-human motion generation. Specifically, we first propose Causal Interactive Injection to model two separate sequences as a causal sequence leveraging the temporal and causal properties. Then we present Role-Evolving Scanning to adjust to the change in the active and passive roles throughout the interaction. Finally, to generate smoother and more rational motion, we design Localized Pattern Amplification to capture short-term motion patterns. Extensive experiments on InterHuman and InterX demonstrate that our method achieves superior performance. Project page: https://aigc-explorer.github.io/TIMotion-page/