DartControl: A Diffusion-Based Autoregressive Motion Model for Real-Time Text-Driven Motion Control
作者: Kaifeng Zhao, Gen Li, Siyu Tang
分类: cs.CV, cs.GR
发布日期: 2024-10-07 (更新: 2025-04-14)
备注: Updated ICLR camera ready version
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出DartControl，一种基于扩散模型的自回归运动模型，用于实时文本驱动的运动控制。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 文本驱动运动生成 扩散模型 自回归模型 运动控制 实时交互
📋 核心要点
- 现有文本驱动的运动生成方法难以生成长时、连续且语义丰富的运动，无法满足实时交互需求。
- DartControl利用扩散模型学习紧凑的运动基元空间，并结合自回归生成，实现实时文本驱动的运动控制。
- 实验表明，DartControl在运动真实性、效率和可控性方面优于现有方法，并能有效处理空间约束。
📝 摘要（中文）
本文提出DartControl（DART），一种基于扩散的自回归运动基元模型，用于实时文本驱动的运动控制。现有方法通常基于单个输入语句生成短而孤立的运动。然而，人类运动是连续的，可以长时间延伸，携带丰富的语义。创建能够精确响应文本描述流的长而复杂的运动，尤其是在在线和实时环境中，仍然是一个重大挑战。此外，将空间约束纳入文本条件运动生成提出了额外的挑战，因为它需要将文本描述指定的运动语义与几何信息（如目标位置和3D场景几何）对齐。DART利用潜在扩散模型有效地学习一个紧凑的运动基元空间，该空间联合以运动历史和文本输入为条件。通过基于先前历史和当前文本输入自回归地生成运动基元，DART能够实现由自然语言描述驱动的实时、顺序运动生成。此外，学习到的运动基元空间允许精确的空间运动控制，我们将其公式化为潜在噪声优化问题或通过强化学习解决的马尔可夫决策过程。实验表明，我们的方法在运动真实性、效率和可控性方面优于现有基线。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本驱动的运动生成方法主要生成短时、孤立的运动片段，难以处理长时序、连续的运动生成任务。此外，如何将文本描述的语义信息与空间约束（如目标位置）相结合，实现精确的运动控制，也是一个挑战。现有方法在运动真实性、效率和可控性方面存在不足，难以满足实时交互的需求。
核心思路：DartControl的核心思路是学习一个紧凑的运动基元空间，并利用自回归生成的方式，将文本描述转化为连续的运动序列。通过扩散模型学习运动基元空间，可以有效地捕捉运动的复杂性和多样性。自回归生成则保证了运动的连续性和长时依赖性。此外，该方法还考虑了空间约束，通过潜在噪声优化或强化学习，实现精确的运动控制。
技术框架：DartControl的整体框架包括以下几个主要模块：1) 运动基元学习模块：利用潜在扩散模型，学习一个紧凑的运动基元空间，该空间以运动历史和文本输入为条件。2) 自回归生成模块：基于先前历史和当前文本输入，自回归地生成运动基元序列。3) 空间运动控制模块：通过潜在噪声优化或强化学习，将空间约束纳入运动生成过程中，实现精确的运动控制。
关键创新：DartControl的关键创新在于：1) 提出了一种基于扩散模型的运动基元学习方法，能够有效地捕捉运动的复杂性和多样性。2) 采用自回归生成的方式，保证了运动的连续性和长时依赖性。3) 提出了一种将空间约束纳入运动生成过程的方法，实现了精确的运动控制。与现有方法相比，DartControl能够生成更真实、更高效、更可控的运动序列。
关键设计：在运动基元学习模块中，采用了潜在扩散模型，通过学习运动数据的潜在空间表示，实现运动基元的提取。在自回归生成模块中，采用了Transformer结构，用于建模运动序列的长时依赖性。在空间运动控制模块中，采用了潜在噪声优化或强化学习方法，将空间约束转化为优化目标或奖励函数。具体的参数设置、损失函数和网络结构等技术细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，DartControl在运动真实性、效率和可控性方面均优于现有基线方法。具体而言，DartControl能够生成更流畅、更自然的运动序列，并且能够精确地响应文本描述和空间约束。在实时性方面，DartControl能够实现实时运动生成，满足实时交互的需求。项目主页提供了视频结果，展示了DartControl的优越性能。
🎯 应用场景
DartControl具有广泛的应用前景，例如虚拟现实、游戏、机器人控制等领域。它可以用于创建更真实、更自然的虚拟角色动画，提高游戏的交互性和沉浸感，以及实现更智能、更灵活的机器人控制。此外，该方法还可以应用于康复训练、运动分析等领域，为人们的生活带来便利。
📄 摘要（原文）
Text-conditioned human motion generation, which allows for user interaction through natural language, has become increasingly popular. Existing methods typically generate short, isolated motions based on a single input sentence. However, human motions are continuous and can extend over long periods, carrying rich semantics. Creating long, complex motions that precisely respond to streams of text descriptions, particularly in an online and real-time setting, remains a significant challenge. Furthermore, incorporating spatial constraints into text-conditioned motion generation presents additional challenges, as it requires aligning the motion semantics specified by text descriptions with geometric information, such as goal locations and 3D scene geometry. To address these limitations, we propose DartControl, in short DART, a Diffusion-based Autoregressive motion primitive model for Real-time Text-driven motion control. Our model effectively learns a compact motion primitive space jointly conditioned on motion history and text inputs using latent diffusion models. By autoregressively generating motion primitives based on the preceding history and current text input, DART enables real-time, sequential motion generation driven by natural language descriptions. Additionally, the learned motion primitive space allows for precise spatial motion control, which we formulate either as a latent noise optimization problem or as a Markov decision process addressed through reinforcement learning. We present effective algorithms for both approaches, demonstrating our model's versatility and superior performance in various motion synthesis tasks. Experiments show our method outperforms existing baselines in motion realism, efficiency, and controllability. Video results are available on the project page: https://zkf1997.github.io/DART/.