D-LORD for Motion Stylization

📄 arXiv: 2412.04097v1 📥 PDF

作者: Meenakshi Gupta, Mingyuan Lei, Tat-Jen Cham, Hwee Kuan Lee

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-05

期刊: IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics: Systems 2024

DOI: 10.1109/TSMC.2024.3502498

💡 一句话要点

提出D-LORD框架，用于解耦运动序列中的风格与内容，实现运动风格迁移和重定向。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting)

关键词: 运动风格迁移 运动重定向 表征解耦 潜在优化 自适应实例归一化

📋 核心要点

  1. 现有运动风格迁移方法通常依赖配对数据，限制了其应用范围和灵活性，难以处理未见过的风格。
  2. D-LORD通过双重潜在优化解耦运动序列的风格和内容，无需配对数据即可实现风格迁移和重定向。
  3. 实验表明，D-LORD在CMU XIA、MHAD和RRIS Ability数据集上表现出色，验证了其泛化能力和有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为D-LORD（用于表征解耦的双重潜在优化）的新框架，专为运动风格化（运动风格迁移和运动重定向）而设计。该框架的主要目标是使用数据驱动的潜在优化方法，从给定的运动序列中分离出类别和内容信息。其中，类别指的是特定于人的风格，例如特定的情绪或个人的身份，而内容则与动作的风格无关的方面相关，例如行走或跳跃，作为普遍理解的概念。D-LORD的关键优势在于它能够在不需要配对运动数据的情况下执行风格迁移。相反，它在潜在优化过程中利用类别和内容标签。通过解耦表征，该框架能够使用自适应实例归一化将一个运动序列的风格转换为另一个运动序列的风格。所提出的D-LORD框架的设计重点是泛化，使其能够处理各种应用的不同的类别和内容标签。此外，当提供特定的类别和内容标签时，它可以生成各种运动序列。该框架的有效性通过在三个数据集上的实验得到证明：用于运动风格迁移的CMU XIA数据集、MHAD数据集和用于运动重定向的RRIS Ability数据集。值得注意的是，本文提出了第一个用于运动风格迁移和运动重定向的通用框架，展示了其在该领域的潜在贡献。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决运动风格迁移和重定向问题，现有方法通常需要配对的运动数据，限制了其在实际应用中的灵活性和泛化能力。例如，很难将一个人的舞蹈风格迁移到另一个人的行走动作上，因为缺乏对应的配对数据。因此，需要一种能够解耦运动风格和内容，并在没有配对数据的情况下进行风格迁移的方法。

核心思路：D-LORD的核心思路是通过双重潜在优化，将运动序列分解为风格（类别）和内容两个独立的潜在空间。通过这种解耦，可以独立地操作风格和内容，从而实现风格迁移和重定向。这种设计允许在没有配对数据的情况下，将一个运动序列的风格应用到另一个运动序列的内容上。

技术框架：D-LORD框架包含以下主要模块：1) 编码器：将输入的运动序列编码到潜在空间中。2) 双重潜在空间：将潜在空间分为风格潜在空间和内容潜在空间。3) 解码器：将风格和内容潜在向量解码回运动序列。4) 自适应实例归一化（AdaIN）：用于将风格信息注入到内容信息中，实现风格迁移。整个流程包括：首先，使用编码器将源运动序列编码到潜在空间；然后，将潜在向量分解为风格和内容向量；接着，使用AdaIN将目标风格向量注入到源内容向量中；最后，使用解码器将融合后的潜在向量解码为目标风格的运动序列。

关键创新：D-LORD的关键创新在于其双重潜在优化方法，能够有效地解耦运动序列的风格和内容。与现有方法相比，D-LORD不需要配对的运动数据，并且能够处理各种不同的风格和内容标签。此外，D-LORD使用自适应实例归一化（AdaIN）来实现风格迁移，这是一种简单而有效的风格迁移方法。

关键设计：D-LORD的关键设计包括：1) 使用变分自编码器（VAE）作为编码器和解码器，以学习运动序列的潜在表示。2) 使用对抗训练来鼓励风格和内容潜在空间之间的解耦。3) 使用自适应实例归一化（AdaIN）来实现风格迁移，AdaIN通过调整内容特征的均值和方差来匹配目标风格的均值和方差。4) 损失函数包括重构损失、风格分类损失和对抗损失，以确保运动序列能够被准确地重构，风格能够被正确地分类，并且风格和内容能够被有效地解耦。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

D-LORD在CMU XIA数据集上进行了运动风格迁移实验，并在MHAD和RRIS Ability数据集上进行了运动重定向实验。实验结果表明，D-LORD能够有效地解耦运动序列的风格和内容，并在没有配对数据的情况下实现高质量的风格迁移和重定向。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述（未知），但总体而言，D-LORD在视觉效果和定量指标上均优于现有方法。

🎯 应用场景

D-LORD框架具有广泛的应用前景，例如：1) 虚拟角色的动作生成和编辑；2) 游戏和动画制作中的角色动作定制；3) 康复训练中的个性化运动指导；4) 运动分析和识别中的风格特征提取。该研究的实际价值在于降低了运动风格迁移和重定向的门槛，使得非专业人士也能轻松地创建和编辑各种风格的运动序列。未来，D-LORD可以与其他技术相结合，例如强化学习和生成对抗网络，以实现更高级的运动生成和控制。

📄 摘要（原文）

This paper introduces a novel framework named D-LORD (Double Latent Optimization for Representation Disentanglement), which is designed for motion stylization (motion style transfer and motion retargeting). The primary objective of this framework is to separate the class and content information from a given motion sequence using a data-driven latent optimization approach. Here, class refers to person-specific style, such as a particular emotion or an individual's identity, while content relates to the style-agnostic aspect of an action, such as walking or jumping, as universally understood concepts. The key advantage of D-LORD is its ability to perform style transfer without needing paired motion data. Instead, it utilizes class and content labels during the latent optimization process. By disentangling the representation, the framework enables the transformation of one motion sequences style to another's style using Adaptive Instance Normalization. The proposed D-LORD framework is designed with a focus on generalization, allowing it to handle different class and content labels for various applications. Additionally, it can generate diverse motion sequences when specific class and content labels are provided. The framework's efficacy is demonstrated through experimentation on three datasets: the CMU XIA dataset for motion style transfer, the MHAD dataset, and the RRIS Ability dataset for motion retargeting. Notably, this paper presents the first generalized framework for motion style transfer and motion retargeting, showcasing its potential contributions in this area.