CigTime: Corrective Instruction Generation Through Inverse Motion Editing
作者: Qihang Fang, Chengcheng Tang, Bugra Tekin, Yanchao Yang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-12-06
备注: 20 pages, 8 figures, NeurIPS 2024
💡 一句话要点
CigTime：通过逆运动编辑生成纠正性指令，用于运动技能学习。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 运动指导 运动技能学习 逆运动编辑 运动生成 语言模型
📋 核心要点
- 现有方法在运动指导和技能学习中，缺乏从运动差异到文本指令的有效转换。
- 论文提出逆运动编辑方法，利用运动生成和编辑模型构建数据集，并训练运动-语言模型。
- 实验结果表明，该方法在生成纠正性指令方面优于现有基线，能有效指导用户改进运动。
📝 摘要（中文）
本文研究了基于指令文本生成和编辑人体运动的逆问题：生成纠正性指令文本。针对运动指导和运动技能学习的应用场景，提出了一种新方法，该方法给定用户的当前运动（源）和期望的运动（目标），生成文本指令以指导用户达到目标运动。利用大型语言模型生成纠正文本，并利用现有的运动生成和编辑框架来编译三元组数据集（源运动、目标运动和纠正文本）。基于此数据，提出了一种新的运动-语言模型来生成纠正性指令。通过各种应用场景的定性和定量结果表明，该方法在很大程度上优于基线方法，并在指导场景中有效提供基于文本的指导，以纠正和提高用户表现。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决如何根据用户的当前运动和期望的目标运动，自动生成纠正性的文本指令，以帮助用户改进运动技能。现有方法主要集中在根据文本生成运动，而缺乏从运动差异到指令的有效建模，无法直接应用于运动纠正场景。
核心思路：核心思路是利用运动编辑和生成模型，构建包含源运动、目标运动和纠正文本的三元组数据集。然后，训练一个运动-语言模型，学习从运动差异（源运动和目标运动）到纠正文本的映射关系。这样，就可以根据用户的实际运动和期望运动，自动生成个性化的纠正指令。
技术框架：整体框架包含两个主要阶段：1) 数据集构建阶段：利用现有的运动生成和编辑框架，以及大型语言模型，生成大量的（源运动，目标运动，纠正文本）三元组数据。2) 模型训练阶段：基于构建的数据集，训练一个运动-语言模型，该模型以源运动和目标运动作为输入，输出纠正性的文本指令。
关键创新：关键创新在于提出了逆运动编辑的概念，将运动纠正问题转化为从运动差异到文本指令的生成问题。此外，利用运动生成和编辑模型自动构建数据集，避免了人工标注的成本和主观性。
关键设计：论文使用了大型语言模型来生成初始的纠正文本，并利用运动编辑模型对生成的文本进行筛选和优化，确保文本的准确性和有效性。运动-语言模型的具体结构未知，但可以推测使用了Transformer等序列到序列的模型结构，并可能使用了对比学习等方法来提高模型的性能。损失函数的设计也未知，但可能包括文本生成损失和运动一致性损失。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文通过实验验证了所提出方法的有效性，在多个运动场景下，生成的纠正性指令能够显著提高用户的运动表现。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调该方法在很大程度上优于现有基线方法，表明了其在运动指导领域的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于体育训练、康复指导、虚拟教练等领域。通过自动生成个性化的纠正指令，可以帮助用户更有效地学习和改进运动技能，提高训练效率和康复效果。未来，该技术有望与可穿戴设备和虚拟现实技术相结合，提供更加沉浸式和个性化的运动指导体验。
📄 摘要（原文）
Recent advancements in models linking natural language with human motions have shown significant promise in motion generation and editing based on instructional text. Motivated by applications in sports coaching and motor skill learning, we investigate the inverse problem: generating corrective instructional text, leveraging motion editing and generation models. We introduce a novel approach that, given a user's current motion (source) and the desired motion (target), generates text instructions to guide the user towards achieving the target motion. We leverage large language models to generate corrective texts and utilize existing motion generation and editing frameworks to compile datasets of triplets (source motion, target motion, and corrective text). Using this data, we propose a new motion-language model for generating corrective instructions. We present both qualitative and quantitative results across a diverse range of applications that largely improve upon baselines. Our approach demonstrates its effectiveness in instructional scenarios, offering text-based guidance to correct and enhance user performance.