SOLAMI: Social Vision-Language-Action Modeling for Immersive Interaction with 3D Autonomous Characters

📄 arXiv: 2412.00174v1 📥 PDF

作者: Jianping Jiang, Weiye Xiao, Zhengyu Lin, Huaizhong Zhang, Tianxiang Ren, Yang Gao, Zhiqian Lin, Zhongang Cai, Lei Yang, Ziwei Liu

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-11-29

💡 一句话要点

提出SOLAMI框架，用于3D自主角色沉浸式社交视觉-语言-动作建模

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

关键词: 社交互动 视觉-语言-动作模型 3D自主角色 多模态融合 虚拟现实 合成数据集 沉浸式交互

📋 核心要点

  1. 现有3D自主角色缺乏社交智能，难以感知、理解和与人类互动，这是一个开放且基础的问题。
  2. SOLAMI框架通过统一的社交VLA架构，根据用户多模态输入生成语音和动作响应，驱动角色进行社交互动。
  3. 通过合成数据集SynMSI和VR界面，实验证明SOLAMI能生成更精确自然的响应，与用户期望更一致，延迟更低。

📝 摘要（中文）

本文提出SOLAMI，首个端到端社交视觉-语言-动作（VLA）建模框架，用于3D自主角色的沉浸式交互。SOLAMI从三个方面构建3D自主角色：（1）社交VLA架构：提出了一个统一的社交VLA框架，基于用户的多模态输入生成多模态响应（语音和动作），从而驱动角色进行社交互动。（2）交互式多模态数据：提出了SynMSI，一个合成的多模态社交互动数据集，通过自动流程仅使用现有的动作数据集生成，以解决数据稀缺问题。（3）沉浸式VR界面：开发了一个VR界面，使用户能够沉浸式地与由各种架构驱动的角色进行交互。大量的定量实验和用户研究表明，该框架能够产生更精确、更自然的字符响应（包括语音和动作），且与用户期望更一致，延迟更低。

🔬 方法详解

问题定义：现有3D自主角色在社交互动方面存在不足，难以像人类一样自然地感知、理解并响应用户的行为和语言。缺乏足够的多模态数据以及有效的建模方法是主要痛点，导致角色互动不够真实和自然。

核心思路：SOLAMI的核心思路是构建一个端到端的社交VLA框架，该框架能够接收用户的多模态输入（例如语音、视觉信息），并生成相应的多模态响应（例如语音和动作）。通过统一的架构，实现对用户意图的理解和角色的自然表达。

技术框架：SOLAMI框架包含三个主要组成部分：1) 社交VLA架构：用于生成多模态响应的核心模型。2) SynMSI数据集：用于训练和评估模型的合成多模态社交互动数据集。3) 沉浸式VR界面：用于用户与角色进行交互的平台。用户通过VR界面输入语音和动作，社交VLA架构处理这些输入，生成角色的语音和动作响应，最终在VR环境中呈现。

关键创新：SOLAMI的关键创新在于其统一的社交VLA架构和SynMSI数据集。社交VLA架构能够同时处理视觉、语言和动作信息，并生成协调一致的响应。SynMSI数据集通过自动流程生成，有效解决了多模态社交互动数据稀缺的问题。

关键设计：SynMSI数据集的生成流程是关键设计之一，它利用现有的动作捕捉数据集，通过程序化生成对话和场景描述，从而构建大规模的多模态数据集。此外，社交VLA架构的具体网络结构、损失函数的设计，以及VR界面的交互方式等，都是影响最终效果的关键技术细节。具体参数设置和网络结构在论文中未详细说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SOLAMI框架在生成更精确和自然的语音和动作响应方面优于现有方法。用户研究表明，SOLAMI驱动的角色与用户期望更加一致，且延迟更低。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。

🎯 应用场景

SOLAMI框架具有广泛的应用前景，可用于虚拟助手、游戏角色、教育培训、心理治疗等领域。通过提供更自然、更真实的社交互动体验，可以提升用户满意度和参与度。未来，该技术有望应用于更复杂的社交场景，例如多人在线协作、远程会议等。

📄 摘要（原文）

Human beings are social animals. How to equip 3D autonomous characters with similar social intelligence that can perceive, understand and interact with humans remains an open yet foundamental problem. In this paper, we introduce SOLAMI, the first end-to-end Social vision-Language-Action (VLA) Modeling framework for Immersive interaction with 3D autonomous characters. Specifically, SOLAMI builds 3D autonomous characters from three aspects: (1) Social VLA Architecture: We propose a unified social VLA framework to generate multimodal response (speech and motion) based on the user's multimodal input to drive the character for social interaction. (2) Interactive Multimodal Data: We present SynMSI, a synthetic multimodal social interaction dataset generated by an automatic pipeline using only existing motion datasets to address the issue of data scarcity. (3) Immersive VR Interface: We develop a VR interface that enables users to immersively interact with these characters driven by various architectures. Extensive quantitative experiments and user studies demonstrate that our framework leads to more precise and natural character responses (in both speech and motion) that align with user expectations with lower latency.