VersatileMotion: A Unified Framework for Motion Synthesis and Comprehension

📄 arXiv: 2411.17335v2 📥 PDF

作者: Zeyu Ling, Bo Han, Shiyang Li, Jikang Cheng, Hongdeng Shen, Changqing Zou

分类: cs.CV

发布日期: 2024-11-26 (更新: 2025-05-26)

💡 一句话要点

VersatileMotion：统一的多模态运动LLM框架，实现运动合成与理解

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

关键词: 运动生成 运动理解 多模态学习 大型语言模型 Transformer

📋 核心要点

  1. 现有方法泛化性有限，仅通过运动Tokenizer和自回归Transformer适配LLM，性能提升不明显。
  2. VersatileMotion提出一种统一的多模态运动LLM，集成了VQ-VAE与Flow Matching的新型运动Tokenizer。
  3. VersatileMotion在七项任务上达到SOTA，支持单/多智能体运动，实现运动、文本、音乐、语音跨模态转换。

📝 摘要（中文）

本文提出了VersatileMotion，一个统一的多模态运动大型语言模型（LLM），它结合了一种新颖的运动tokenizer（集成了VQ-VAE与flow matching）和一个自回归Transformer主干网络，以无缝支持至少九种不同的运动相关任务。VersatileMotion是第一个在单一框架中处理单智能体和多智能体运动的方法，并实现了运动、文本、音乐和语音之间的跨模态转换，在其中七项任务上实现了最先进的性能。MotionHub中的每个序列可能包含以下一种或多种注释：自然语言描述、音乐或音频片段、语音转录和多智能体交互数据。为了方便评估，我们定义并发布了涵盖九个核心任务的基准测试集。大量的实验证明了VersatileMotion作为未来运动理解和生成的基础模型的卓越性能、通用性和潜力。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在运动生成和理解方面存在泛化性不足的问题，尤其是在处理多种模态输入和输出，以及单智能体和多智能体交互时，缺乏统一的框架。之前的研究通常针对特定任务进行优化，难以扩展到其他任务或模态，且性能提升有限。

核心思路：VersatileMotion的核心思路是利用大型语言模型（LLM）的强大泛化能力，通过统一的框架处理多种运动相关任务。该框架通过一个新颖的运动tokenizer将运动数据转换为离散的token序列，然后利用自回归Transformer进行建模，从而实现运动的生成、理解和跨模态转换。

技术框架：VersatileMotion的整体框架包括以下几个主要模块：1) 运动Tokenizer：将原始运动数据转换为离散的token序列，采用VQ-VAE与Flow Matching相结合的方式，提高token的质量和表达能力。2) 自回归Transformer：作为LLM的主干网络，用于建模token序列之间的关系，实现运动的生成、理解和跨模态转换。3) 多模态输入/输出接口：支持文本、音乐、语音等多种模态的输入和输出，实现跨模态的运动生成和理解。

关键创新：VersatileMotion的关键创新在于：1) 统一的框架：首次在单一框架中处理单智能体和多智能体运动，并支持多种运动相关任务。2) 新颖的运动Tokenizer：集成了VQ-VAE与Flow Matching，提高了token的质量和表达能力。3) 跨模态转换：实现了运动、文本、音乐和语音之间的跨模态转换，扩展了运动生成和理解的应用范围。

关键设计：运动Tokenizer采用VQ-VAE学习运动数据的离散表示，并使用Flow Matching优化VQ-VAE的码本，提高token的质量。自回归Transformer采用标准的Transformer结构，并针对运动数据的特点进行了一些优化，例如使用相对位置编码。损失函数包括VQ-VAE的重构损失、Flow Matching的匹配损失和Transformer的交叉熵损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

VersatileMotion在九个核心任务中的七个上实现了最先进的性能。尤其是在跨模态任务中，例如文本到运动生成、音乐到运动生成和语音到运动生成，VersatileMotion的表现显著优于现有方法。实验结果表明，VersatileMotion具有强大的泛化能力和跨模态转换能力。

🎯 应用场景

VersatileMotion具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、游戏、动画制作、机器人控制等领域。它可以用于生成逼真的人体运动，理解人类的意图，实现人机交互，以及创作各种艺术作品。该研究为未来运动理解和生成提供了一个强大的基础模型。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are, by design, inherently capable of multi-task learning: through a unified next-token prediction paradigm, they can naturally address a wide variety of downstream tasks. Prior work in the motion domain has demonstrated some generality by adapting LLMs via a Motion Tokenizer coupled with an autoregressive Transformer to generate and understand human motion. However, this generality remains limited in scope and yields only modest performance gains. We introduce VersatileMotion, a unified multimodal motion LLM that combines a novel motion tokenizer, integrating VQ-VAE with flow matching, and an autoregressive transformer backbone to seamlessly support at least nine distinct motion-related tasks. VersatileMotion is the first method to handle single-agent and multi-agent motions in a single framework and enable cross-modal conversion between motion, text, music, and speech, achieving state-of-the-art performance on seven of these tasks. Each sequence in MotionHub may include one or more of the following annotations: natural-language captions, music or audio clips, speech transcripts, and multi-agent interaction data. To facilitate evaluation, we define and release benchmark splits covering nine core tasks. Extensive experiments demonstrate the superior performance, versatility, and potential of VersatileMotion as a foundational model for future understanding and generation of motion.