Towards motion from video diffusion models

📄 arXiv: 2411.12831v1 📥 PDF

作者: Paul Janson, Tiberiu Popa, Eugene Belilovsky

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-19

备注: Accepted at ECCV 2024 Workshop :Foundation Models for 3D Humans

💡 一句话要点

利用视频扩散模型和SDS，引导SMPL-X人体模型生成逼真动画

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 视频扩散模型 人体动画 SMPL-X Score Distillation Sampling 文本到视频 运动生成 角色动画

📋 核心要点

  1. 现有文本到视频扩散模型在捕捉人类运动细节方面存在不足，限制了其在动画领域的应用。
  2. 本文提出利用视频扩散模型和Score Distillation Sampling (SDS)来引导SMPL-X人体模型的变形，从而合成人体运动。
  3. 通过实验分析生成动画的逼真度，评估了现有模型在生成多样化和合理人体运动方面的能力。

📝 摘要（中文）

文本条件视频扩散模型已成为视频生成和编辑领域中的强大工具。然而，它们捕捉人类运动细微之处的能力仍有待探索。这些模型忠实地模拟各种文本提示的能力，使其在人体和角色动画中具有广泛的应用前景。本文旨在初步研究这些模型是否能有效地指导逼真的人体动画合成。具体而言，我们提出通过变形SMPL-X人体模型来合成人体运动，该变形由使用视频扩散模型计算的Score Distillation Sampling (SDS)引导。通过分析生成动画的逼真度，我们深入了解了使用公开的文本到视频扩散模型和SDS获取运动的程度。我们的研究结果揭示了这些模型在生成多样化和合理的人体运动方面的潜力和局限性，为该领域未来的研究铺平了道路。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决如何利用现有的文本到视频扩散模型生成逼真的人体动画的问题。现有方法在控制人体运动的细节和保证动画的真实性方面存在挑战，难以直接应用于人体动画生成。

核心思路：论文的核心思路是利用Score Distillation Sampling (SDS)从视频扩散模型中提取运动信息，并将其作为指导信号来驱动SMPL-X人体模型的变形。通过这种方式，可以将文本描述转化为具体的身体运动。

技术框架：整体框架包含以下几个主要步骤：1) 给定文本提示，使用文本到视频扩散模型生成视频；2) 使用生成的视频计算SDS梯度，该梯度反映了视频扩散模型对当前人体姿态的偏好；3) 将SDS梯度作为优化目标，驱动SMPL-X人体模型的参数更新，使其姿态更符合文本描述。

关键创新：最重要的技术创新在于利用SDS将视频扩散模型的知识迁移到人体动画生成任务中。与直接训练人体动画生成模型相比，这种方法可以利用预训练的视频扩散模型的强大生成能力，从而更容易生成逼真和多样化的动画。

关键设计：关键设计包括：1) 使用SMPL-X作为人体模型的参数化表示，可以方便地控制身体的姿态和形状；2) 使用SDS作为损失函数，引导SMPL-X模型的参数更新；3) 优化过程需要仔细调整学习率和优化策略，以保证模型的稳定性和收敛性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

论文通过实验验证了使用视频扩散模型和SDS生成人体动画的可行性。实验结果表明，该方法能够生成一定程度上逼真的人体运动，并展现了生成多样化运动的潜力。虽然生成的动画在细节上仍有改进空间，但该研究为利用预训练的视频扩散模型进行人体动画生成提供了一个有价值的探索方向。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、电影制作等领域，为角色动画、虚拟化身、运动模拟等应用提供更逼真和自然的运动生成方法。未来，该技术有望实现通过简单的文本描述，快速生成高质量的人体动画，极大地降低动画制作的成本和门槛。

📄 摘要（原文）

Text-conditioned video diffusion models have emerged as a powerful tool in the realm of video generation and editing. But their ability to capture the nuances of human movement remains under-explored. Indeed the ability of these models to faithfully model an array of text prompts can lead to a wide host of applications in human and character animation. In this work, we take initial steps to investigate whether these models can effectively guide the synthesis of realistic human body animations. Specifically we propose to synthesize human motion by deforming an SMPL-X body representation guided by Score distillation sampling (SDS) calculated using a video diffusion model. By analyzing the fidelity of the resulting animations, we gain insights into the extent to which we can obtain motion using publicly available text-to-video diffusion models using SDS. Our findings shed light on the potential and limitations of these models for generating diverse and plausible human motions, paving the way for further research in this exciting area.