Human Motion Synthesis_ A Diffusion Approach for Motion Stitching and In-Betweening
作者: Michael Adewole, Oluwaseyi Giwa, Favour Nerrise, Martins Osifeko, Ajibola Oyedeji
分类: cs.CV, cs.HC, cs.LG
发布日期: 2024-09-10
备注: 12 pages, 5 figures, and 11 equations
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的运动缝合与插值方法，生成逼真流畅的人体运动
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人体运动生成 扩散模型 运动缝合 运动插值 Transformer 序列生成
📋 核心要点
- 现有运动缝合与插值方法依赖人工或难以处理长序列，限制了其应用。
- 提出基于扩散模型的运动生成方法，利用Transformer去噪器生成逼真运动。
- 实验表明，该方法能将少量姿势转换为流畅的5秒运动序列，效果显著。
📝 摘要（中文）
本文研究人体运动生成，重点解决运动缝合和插值问题。现有方法要么依赖人工，要么无法处理长序列。为了应对这些挑战，我们提出了一种基于扩散模型的方案，该模型采用基于Transformer的去噪器来生成逼真的人体运动。我们的方法在生成插值序列方面表现出强大的性能，能够将可变数量的输入姿势转换为平滑逼真的运动序列，该序列包含75帧，帧率为15 fps，总时长为5秒。我们使用Fréchet Inception Distance (FID)、多样性和多模态等定量指标以及生成输出的可视化评估来展示我们方法的性能。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人体运动缝合和插值问题。现有的方法主要存在两个痛点：一是需要大量的人工干预，例如手动调整运动片段的连接处，以保证运动的自然性；二是难以处理较长的运动序列，容易出现运动不连贯或不自然的情况。这些问题限制了人体运动生成技术在动画制作、游戏开发等领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是利用扩散模型强大的生成能力，通过学习大量人体运动数据，从而能够根据给定的少量关键姿势，生成平滑、逼真且连贯的运动序列。扩散模型通过逐步添加噪声，再逐步去噪的方式，学习数据的分布，从而能够生成高质量的样本。
技术框架：该方法采用扩散模型作为生成框架，并使用Transformer作为去噪器。整体流程如下：1. 输入姿势编码：将输入的少量关键姿势进行编码，得到初始的运动表示。2. 扩散过程：对初始运动表示逐步添加高斯噪声，将其转化为纯噪声。3. 去噪过程：使用Transformer去噪器逐步去除噪声，恢复出完整的运动序列。Transformer去噪器以带噪声的运动表示和时间步长作为输入，预测噪声，从而逐步恢复运动序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于将扩散模型应用于人体运动生成，并结合Transformer强大的序列建模能力，从而能够生成高质量、长时序的运动序列。与传统的基于插值或拼接的方法相比，该方法能够更好地捕捉人体运动的复杂性和多样性。
关键设计：在技术细节方面，论文可能涉及以下关键设计：1. Transformer结构：Transformer去噪器的具体结构，例如层数、注意力头数等。2. 损失函数：用于训练扩散模型的损失函数，例如均方误差等。3. 噪声调度：扩散过程中噪声的添加方式，例如线性或非线性调度。4. 输入表示：如何将人体姿势编码为适合Transformer处理的序列表示。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法在运动插值任务上表现出色，能够根据少量输入姿势生成包含75帧（5秒）的流畅运动序列。论文采用FID、多样性和多模态等指标进行定量评估，并结合可视化结果，验证了生成运动的逼真度和多样性。具体的性能数据（例如FID值）和与基线方法的对比结果（如果有）将进一步增强实验的说服力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于动画制作、游戏开发、虚拟现实、康复训练等领域。例如，动画师可以利用该技术快速生成角色运动，游戏开发者可以创建更逼真的游戏角色动作，康复医生可以设计个性化的运动方案。未来，该技术有望进一步提升人机交互的自然性和智能化水平。
📄 摘要（原文）
Human motion generation is an important area of research in many fields. In this work, we tackle the problem of motion stitching and in-betweening. Current methods either require manual efforts, or are incapable of handling longer sequences. To address these challenges, we propose a diffusion model with a transformer-based denoiser to generate realistic human motion. Our method demonstrated strong performance in generating in-betweening sequences, transforming a variable number of input poses into smooth and realistic motion sequences consisting of 75 frames at 15 fps, resulting in a total duration of 5 seconds. We present the performance evaluation of our method using quantitative metrics such as Frechet Inception Distance (FID), Diversity, and Multimodality, along with visual assessments of the generated outputs.