Self Supervised Networks for Learning Latent Space Representations of Human Body Scans and Motions

📄 arXiv: 2411.03475v2 📥 PDF

作者: Emmanuel Hartman, Nicolas Charon, Martin Bauer

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-05 (更新: 2025-09-08)

备注: 15y pages, 11 figures, 4 tables

💡 一句话要点

提出自监督网络VariShaPE和MoGeN，用于学习人体扫描和运动的潜在空间表示。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 自监督学习 3D人体建模 潜在空间表示 运动生成 运动插值 运动外推 SMPL模型

📋 核心要点

  1. 现有3D人体分析方法在处理未注册网格和捕捉复杂运动模式方面存在挑战。
  2. 论文提出VariShaPE和MoGeN，通过自监督学习，将人体形状和运动嵌入到可操作的潜在空间。
  3. 实验表明，该方法能以低计算成本实现运动插值、外推、迁移以及随机生成等任务。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种自监督神经网络模型，旨在解决3D人体分析和处理领域中的几个基本问题。首先，我们提出了VariShaPE（Varifold Shape Parameter Estimator），这是一种用于检索身体形状和姿势的潜在空间表示的新型架构。该网络提供了一种快速而稳健的方法，用于将任意未注册的网格嵌入到潜在空间中。其次，我们使用MoGeN（Motion Geometry Network）来补充潜在代码的估计，MoGeN是一个学习潜在空间本身几何的框架。这是通过将身体姿势参数空间提升到更高维的欧几里德空间来实现的，在该空间中，来自4D数据训练集的身体运动小序列可以通过简单的线性插值来近似。使用SMPL潜在空间表示，我们展示了这些网络模型一旦经过训练，如何以非常有限的计算成本执行各种任务。这包括诸如运动插值、外推和转移以及随机形状和姿势生成等操作。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理3D人体形状和运动分析时，通常需要大量标注数据，且对于未注册的网格数据处理能力有限。此外，捕捉复杂的人体运动模式并进行插值、外推等操作也具有挑战性。

核心思路：论文的核心思路是利用自监督学习，将人体形状和运动信息编码到低维潜在空间中。通过学习潜在空间中的几何结构，可以实现对人体运动的灵活操作，例如插值、外推和迁移。VariShaPE负责将3D人体网格嵌入到潜在空间，MoGeN则学习潜在空间中的运动几何。

技术框架：整体框架包含两个主要模块：VariShaPE和MoGeN。VariShaPE是一个神经网络，输入是3D人体网格，输出是潜在空间中的编码。MoGeN则接收潜在空间中的运动序列，学习潜在空间中的运动几何结构，从而实现运动的插值、外推等操作。整个框架采用自监督的方式进行训练，无需人工标注数据。

关键创新：关键创新在于将人体形状和运动信息嵌入到可学习的潜在空间中，并通过学习潜在空间中的几何结构来实现对运动的灵活操作。与传统方法相比，该方法无需人工标注数据，且能够处理未注册的网格数据。此外，MoGeN通过将姿势参数空间提升到更高维的欧几里德空间，使得运动序列可以用简单的线性插值来近似，简化了运动操作的难度。

关键设计：VariShaPE的具体网络结构未知，但其目标是学习一个从3D网格到潜在空间编码的映射。MoGeN的关键在于将姿势参数空间提升到更高维的欧几里德空间，并设计合适的损失函数来学习潜在空间中的运动几何结构。具体的损失函数和网络结构细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文展示了该方法在运动插值、外推和迁移等任务上的应用。通过对SMPL模型潜在空间的操作，可以生成逼真的人体运动序列。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了该方法在计算成本上的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域。例如，可以用于生成逼真的人体动画，实现虚拟角色的运动控制，以及进行人体姿态估计和动作识别。此外，该方法还可以用于医学领域，例如辅助诊断和康复训练。

📄 摘要（原文）

This paper introduces self-supervised neural network models to tackle several fundamental problems in the field of 3D human body analysis and processing. First, we propose VariShaPE (Varifold Shape Parameter Estimator), a novel architecture for the retrieval of latent space representations of body shapes and poses. This network offers a fast and robust method to estimate the embedding of arbitrary unregistered meshes into the latent space. Second, we complement the estimation of latent codes with MoGeN (Motion Geometry Network) a framework that learns the geometry on the latent space itself. This is achieved by lifting the body pose parameter space into a higher dimensional Euclidean space in which body motion mini-sequences from a training set of 4D data can be approximated by simple linear interpolation. Using the SMPL latent space representation we illustrate how the combination of these network models, once trained, can be used to perform a variety of tasks with very limited computational cost. This includes operations such as motion interpolation, extrapolation and transfer as well as random shape and pose generation.