LEAD: Latent Realignment for Human Motion Diffusion

📄 arXiv: 2410.14508v1 📥 PDF

作者: Nefeli Andreou, Xi Wang, Victoria Fernández Abrevaya, Marie-Paule Cani, Yiorgos Chrysanthou, Vicky Kalogeiton

分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR

发布日期: 2024-10-18

💡 一句话要点

提出LEAD：通过潜在空间重对齐实现更真实的文本驱动人体运动扩散生成。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本驱动运动生成 人体运动扩散 潜在空间重对齐 语义结构化空间 文本运动反演

📋 核心要点

  1. 现有文本驱动人体运动生成方法难以兼顾模型表达能力和文本-运动对齐的准确性。
  2. LEAD通过潜在空间重对齐机制，构建语义结构化的潜在空间，从而更好地编码语言语义。
  3. 实验表明，LEAD在运动生成和文本运动反演任务上均表现出色，生成运动更真实且符合文本描述。

📝 摘要（中文）

本文旨在从自然语言生成逼真的人体运动。现有方法常在模型表达能力和文本-运动对齐间权衡。一些方法对齐文本和运动的潜在空间，但牺牲了表达能力；另一些依赖扩散模型生成出色的运动，但其潜在空间缺乏语义信息，可能影响真实性、多样性和适用性。为此，本文结合潜在扩散和重对齐机制，产生一种新颖的、语义结构化的空间，编码语言的语义。利用此能力，本文引入文本运动反演任务，从少量示例中捕获新的运动概念。在HumanML3D和KIT-ML数据集上的评估表明，LEAD在真实性、多样性和文本-运动一致性方面与最先进水平相当。定性分析和用户研究表明，与现有方法相比，LEAD合成的运动更清晰、更像人类，并且更符合文本描述。在运动文本反演方面，与传统VAE相比，本文方法在捕获分布外特征方面表现出更强的能力。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本驱动人体运动生成方法面临表达能力和文本-运动对齐的难题。一些方法虽然对齐了文本和运动的潜在空间，但牺牲了运动的表达能力，导致生成的运动不够自然和多样。另一些方法依赖于扩散模型，虽然能生成高质量的运动，但其潜在空间缺乏明确的语义结构，难以保证文本和运动之间的一致性。

核心思路：LEAD的核心思路是通过引入一个潜在空间重对齐机制，将文本的语义信息融入到运动的潜在空间中，从而构建一个语义结构化的潜在空间。这样既能利用扩散模型强大的生成能力，又能保证生成的运动与文本描述在语义上保持一致。这种重对齐机制使得模型能够更好地理解文本的含义，并生成与之对应的逼真运动。

技术框架：LEAD的整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本编码器：将输入的文本描述编码成文本特征向量。2) 运动编码器：将输入的运动序列编码成运动特征向量。3) 潜在扩散模型：基于运动特征向量生成新的运动序列。4) 重对齐模块：将文本特征向量和运动特征向量进行对齐，从而将文本的语义信息融入到运动的潜在空间中。整个流程是先将文本和运动分别编码，然后通过重对齐模块将二者联系起来，最后利用扩散模型生成运动。

关键创新：LEAD最重要的技术创新点在于其潜在空间重对齐机制。该机制通过学习一个映射函数，将文本特征向量和运动特征向量映射到一个共同的潜在空间中，并使得在这个空间中，文本特征向量和对应的运动特征向量尽可能接近。这种重对齐机制能够有效地将文本的语义信息融入到运动的潜在空间中，从而提高文本和运动之间的一致性。与现有方法相比，LEAD的重对齐机制能够更好地利用文本信息，生成更符合文本描述的运动。

关键设计：LEAD的关键设计包括：1) 使用Transformer作为文本编码器和运动编码器，以捕捉文本和运动序列中的长程依赖关系。2) 使用扩散模型作为运动生成器，以生成高质量的运动序列。3) 设计了一个对比损失函数，用于训练重对齐模块，使得文本特征向量和对应的运动特征向量在潜在空间中尽可能接近。4) 在训练过程中，使用了一种课程学习策略，先训练一个简单的模型，然后再逐步增加模型的复杂度，以提高模型的训练效率和泛化能力。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LEAD在HumanML3D和KIT-ML数据集上进行了评估，实验结果表明，LEAD在真实性、多样性和文本-运动一致性方面与最先进水平相当。用户研究表明，与现有方法相比，LEAD合成的运动更清晰、更像人类，并且更符合文本描述。在运动文本反演方面，与传统VAE相比，LEAD在捕获分布外特征方面表现出更强的能力。

🎯 应用场景

LEAD的研究成果可广泛应用于虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域。例如，在虚拟现实中，用户可以通过自然语言指令控制虚拟角色的运动。在游戏开发中，可以利用LEAD自动生成游戏角色的运动动画，从而提高开发效率。此外，LEAD还可以用于康复训练，通过生成特定的运动序列来帮助患者进行康复。

📄 摘要（原文）

Our goal is to generate realistic human motion from natural language. Modern methods often face a trade-off between model expressiveness and text-to-motion alignment. Some align text and motion latent spaces but sacrifice expressiveness; others rely on diffusion models producing impressive motions, but lacking semantic meaning in their latent space. This may compromise realism, diversity, and applicability. Here, we address this by combining latent diffusion with a realignment mechanism, producing a novel, semantically structured space that encodes the semantics of language. Leveraging this capability, we introduce the task of textual motion inversion to capture novel motion concepts from a few examples. For motion synthesis, we evaluate LEAD on HumanML3D and KIT-ML and show comparable performance to the state-of-the-art in terms of realism, diversity, and text-motion consistency. Our qualitative analysis and user study reveal that our synthesized motions are sharper, more human-like and comply better with the text compared to modern methods. For motion textual inversion, our method demonstrates improved capacity in capturing out-of-distribution characteristics in comparison to traditional VAEs.