ReMP: Reusable Motion Prior for Multi-domain 3D Human Pose Estimation and Motion Inbetweening

📄 arXiv: 2411.09435v1 📥 PDF

作者: Hojun Jang, Young Min Kim

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-13

备注: 8 main pages, WACV 2025

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出可复用运动先验ReMP，用于多领域3D人体姿态估计和运动插值。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 3D人体姿态估计 运动插值 运动先验 Transformer网络 多模态学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理多模态、遮挡或缺失数据时，3D人体姿态估计和运动插值精度不足，泛化性较差。
  2. ReMP通过学习人体姿态形状参数化模型的时空运动先验，利用时间注意力机制，提升了对噪声和遮挡的鲁棒性。
  3. 实验表明，ReMP在深度点云、LiDAR和IMU数据等多种模态下，均优于现有方法，并显著提升了训练效率。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种可复用运动先验（ReMP），它是一种有效的运动先验，能够准确地跟踪各种下游任务中的运动时序演变。受到基础模型的成功启发，我们认为一个鲁棒的时空运动先验可以封装适用于各种传感器模态的潜在3D动态。我们从一系列完整的人体姿态形状参数化模型中学习丰富的运动先验。我们的先验可以通过时间注意力机制轻松估计缺失帧或噪声测量中的姿态，即使存在显著的遮挡。更有趣的是，我们的先验可以引导系统利用不完整且具有挑战性的输入测量快速提取关键信息，以估计姿态序列，从而显著提高网格序列恢复的训练效率。ReMP在各种实际的3D运动数据（包括深度点云、LiDAR扫描和IMU传感器数据）上始终优于基线方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D人体姿态估计和运动插值方法在处理来自不同传感器模态的数据时，泛化能力不足。尤其是在存在遮挡、噪声或数据缺失的情况下，性能会显著下降。这些方法通常依赖于特定数据集或传感器类型进行训练，难以适应新的场景和数据分布。

核心思路：ReMP的核心思路是学习一个通用的、可复用的运动先验，该先验能够捕捉人体运动的内在规律，并将其应用于各种不同的下游任务和传感器模态。通过学习人体姿态形状参数化模型的时空动态，ReMP能够更好地理解和预测人体运动，从而提高姿态估计和运动插值的准确性和鲁棒性。

技术框架：ReMP的整体框架包括以下几个主要模块：1) 数据预处理：将不同传感器模态的数据转换为统一的姿态形状参数化模型序列。2) 运动先验学习：使用Transformer网络学习姿态序列的时空动态，捕捉运动的内在规律。3) 姿态估计/运动插值：利用学习到的运动先验，结合时间注意力机制，对缺失帧或噪声测量进行姿态估计或运动插值。

关键创新：ReMP的关键创新在于其可复用的运动先验。与以往方法针对特定任务或数据集训练模型不同，ReMP学习的运动先验具有更强的泛化能力，可以应用于各种不同的传感器模态和下游任务。此外，ReMP利用时间注意力机制，能够更好地处理时序数据中的依赖关系，提高对遮挡和噪声的鲁棒性。

关键设计：ReMP使用Transformer网络作为其核心架构，利用自注意力机制捕捉姿态序列中的时序依赖关系。损失函数包括姿态重建损失、形状重建损失和运动平滑损失，用于约束学习到的运动先验的质量。时间注意力机制用于在姿态估计和运动插值过程中，根据上下文信息动态调整不同帧的权重。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

ReMP在深度点云、LiDAR扫描和IMU传感器数据等多种模态的3D运动数据上进行了实验，结果表明ReMP始终优于基线方法。具体性能提升数据未知，但摘要强调了其在不同模态和实际场景中的优越性，以及显著提高网格序列恢复的训练效率。

🎯 应用场景

ReMP可应用于虚拟现实、增强现实、运动捕捉、人体行为分析、智能监控、人机交互等领域。该研究的实际价值在于提升了3D人体姿态估计和运动插值的准确性和鲁棒性，尤其是在复杂和具有挑战性的场景中。未来，ReMP有望推动相关技术在更多实际应用中的落地。

📄 摘要（原文）

We present Reusable Motion prior (ReMP), an effective motion prior that can accurately track the temporal evolution of motion in various downstream tasks. Inspired by the success of foundation models, we argue that a robust spatio-temporal motion prior can encapsulate underlying 3D dynamics applicable to various sensor modalities. We learn the rich motion prior from a sequence of complete parametric models of posed human body shape. Our prior can easily estimate poses in missing frames or noisy measurements despite significant occlusion by employing a temporal attention mechanism. More interestingly, our prior can guide the system with incomplete and challenging input measurements to quickly extract critical information to estimate the sequence of poses, significantly improving the training efficiency for mesh sequence recovery. ReMP consistently outperforms the baseline method on diverse and practical 3D motion data, including depth point clouds, LiDAR scans, and IMU sensor data. Project page is available in https://hojunjang17.github.io/ReMP.