EgoLM: Multi-Modal Language Model of Egocentric Motions

📄 arXiv: 2409.18127v1 📥 PDF

作者: Fangzhou Hong, Vladimir Guzov, Hyo Jin Kim, Yuting Ye, Richard Newcombe, Ziwei Liu, Lingni Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2024-09-26

备注: Project Page: https://hongfz16.github.io/projects/EgoLM

💡 一句话要点

EgoLM：提出一种基于多模态大语言模型的自我中心运动理解框架

🎯 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) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 自我中心运动 多模态学习 大型语言模型 运动跟踪 运动理解

📋 核心要点

  1. 现有方法在单一模态下进行自我运动跟踪和理解时，容易出现歧义，导致性能下降。
  2. EgoLM的核心思想是利用大型语言模型建模自我中心运动和自然语言的联合分布，实现多模态融合。
  3. 实验表明，EgoLM在大型多模态人体运动数据集上表现出色，验证了其作为通用模型的有效性。

📝 摘要（中文）

随着可穿戴设备的普及，学习自我中心运动对于开发情境AI至关重要。本文提出了EgoLM，一个通用的框架，用于跟踪和理解来自多模态输入的自我中心运动，例如，自我中心视频和运动传感器。EgoLM利用丰富的上下文来消除自我运动跟踪和理解的歧义，这些歧义在单一模态条件下是不适定的。为了促进通用和多模态框架，我们的关键见解是使用大型语言模型（LLM）来建模自我中心运动和自然语言的联合分布。多模态传感器输入被编码并投影到语言模型的联合潜在空间，并用于提示运动生成或文本生成，分别用于自我运动跟踪或理解。在大型多模态人体运动数据集上的大量实验验证了EgoLM作为通用自我中心学习模型的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决仅依赖单一模态数据时，自我中心运动跟踪和理解任务中存在的歧义性问题。现有的方法难以充分利用不同模态数据之间的互补信息，导致在复杂场景下的性能受限。

核心思路：论文的核心思路是将自我中心运动和自然语言建模在一个统一的框架下，利用大型语言模型（LLM）强大的语义理解和生成能力，实现多模态信息的有效融合。通过将不同模态的数据投影到LLM的联合潜在空间，可以利用语言的上下文信息来辅助运动的理解和跟踪。

技术框架：EgoLM框架主要包含以下几个模块：1) 多模态输入编码器：用于将来自不同传感器（如视频和运动传感器）的数据编码成向量表示。2) 投影层：将编码后的向量投影到LLM的联合潜在空间。3) 大型语言模型（LLM）：用于建模自我中心运动和自然语言的联合分布，并根据输入提示生成运动或文本。4) 运动/文本生成器：根据LLM的输出生成相应的运动轨迹或文本描述。

关键创新：EgoLM的关键创新在于利用大型语言模型来建模自我中心运动和自然语言的联合分布。这种方法能够充分利用不同模态数据之间的互补信息，并利用语言的上下文信息来辅助运动的理解和跟踪。此外，EgoLM还提出了一个通用的框架，可以处理来自不同传感器的多模态输入。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 多模态输入编码器的选择，需要根据不同模态数据的特点进行设计。2) 投影层的设计，需要保证将不同模态的数据有效地映射到LLM的联合潜在空间。3) LLM的选择和训练，需要选择具有强大语义理解和生成能力的LLM，并使用大规模的多模态数据进行训练。4) 损失函数的设计，需要考虑不同模态数据之间的关系，并设计合适的损失函数来优化模型的性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在大型多模态人体运动数据集上进行了大量实验，验证了EgoLM的有效性。实验结果表明，EgoLM在自我运动跟踪和理解任务上取得了显著的性能提升，优于现有的单模态方法。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细的描述。

🎯 应用场景

EgoLM具有广泛的应用前景，例如：1) 辅助驾驶：通过理解驾驶员的头部运动和视线方向，可以提高驾驶辅助系统的安全性。2) 虚拟现实/增强现实：通过跟踪用户的头部运动和手势，可以提供更自然的交互体验。3) 运动分析：通过分析运动员的运动轨迹和姿态，可以提高训练效果。4) 智能家居：通过理解用户的行为意图，可以提供更智能的家居服务。未来，EgoLM有望成为通用自我中心学习的基础模型，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

As the prevalence of wearable devices, learning egocentric motions becomes essential to develop contextual AI. In this work, we present EgoLM, a versatile framework that tracks and understands egocentric motions from multi-modal inputs, e.g., egocentric videos and motion sensors. EgoLM exploits rich contexts for the disambiguation of egomotion tracking and understanding, which are ill-posed under single modality conditions. To facilitate the versatile and multi-modal framework, our key insight is to model the joint distribution of egocentric motions and natural languages using large language models (LLM). Multi-modal sensor inputs are encoded and projected to the joint latent space of language models, and used to prompt motion generation or text generation for egomotion tracking or understanding, respectively. Extensive experiments on large-scale multi-modal human motion dataset validate the effectiveness of EgoLM as a generalist model for universal egocentric learning.