EnergyMoGen: Compositional Human Motion Generation with Energy-Based Diffusion Model in Latent Space

📄 arXiv: 2412.14706v2 📥 PDF

作者: Jianrong Zhang, Hehe Fan, Yi Yang

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-19 (更新: 2025-06-04)

备注: Accepted to CVPR 2025. Project page: https://jiro-zhang.github.io/EnergyMoGen/

💡 一句话要点

EnergyMoGen：基于能量的扩散模型在潜在空间中进行组合式人体运动生成

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 人体运动生成 扩散模型 能量模型 潜在空间 语义组合 交叉注意力 文本到运动

📋 核心要点

  1. 现有潜在扩散模型在组合多个语义概念生成连贯人体运动序列时面临挑战。
  2. EnergyMoGen通过引入两个谱系的能量模型，实现潜在空间中的语义组合和自适应梯度下降。
  3. 实验表明，该方法在文本到运动生成等任务上优于现有模型，并可用于扩展运动数据集。

📝 摘要（中文）

扩散模型，特别是潜在扩散模型，在文本驱动的人体运动生成方面表现出了显著的成功。然而，对于潜在扩散模型来说，将多个语义概念有效地组合成一个连贯的运动序列仍然具有挑战性。为了解决这个问题，我们提出了EnergyMoGen，它包括两个谱系的基于能量的模型：（1）我们将扩散模型解释为一种潜在感知的基于能量的模型，该模型通过在潜在空间中组合一组扩散模型来生成运动；（2）我们引入了一种基于交叉注意力的语义感知能量模型，该模型能够实现语义组合和文本嵌入的自适应梯度下降。为了克服这两个谱系中语义不一致和运动失真的挑战，我们引入了协同能量融合。这种设计允许运动潜在扩散模型通过组合对应于文本描述的多个能量项来合成高质量的复杂运动。实验表明，我们的方法在各种运动生成任务（包括文本到运动生成、组合运动生成和多概念运动生成）上优于现有的最先进模型。此外，我们证明了我们的方法可以用于扩展运动数据集并改进文本到运动的任务。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本驱动的人体运动生成中，潜在扩散模型难以有效组合多个语义概念，生成连贯运动序列的问题。现有方法在处理复杂语义组合时，容易出现语义不一致和运动失真的情况。

核心思路：论文的核心思路是将扩散模型解释为一种潜在感知的基于能量的模型，并通过组合多个能量项来控制运动生成过程。同时，引入语义感知的能量模型，利用交叉注意力机制实现语义组合和文本嵌入的自适应梯度下降。通过协同能量融合，解决语义不一致和运动失真的问题。

技术框架：EnergyMoGen包含两个主要模块：1) 潜在感知的基于能量的扩散模型，用于在潜在空间中生成运动；2) 语义感知的能量模型，用于实现语义组合和文本嵌入的自适应梯度下降。整体流程是：首先，利用文本描述生成文本嵌入；然后，利用语义感知的能量模型对文本嵌入进行优化；接着，利用潜在感知的基于能量的扩散模型，根据优化的文本嵌入生成运动序列；最后，通过协同能量融合，对生成的运动序列进行优化，以保证语义一致性和运动质量。

关键创新：论文的关键创新在于提出了协同能量融合机制，该机制能够有效地融合来自不同能量模型的梯度信息，从而避免语义不一致和运动失真的问题。此外，将扩散模型解释为潜在感知的基于能量的模型，为运动生成提供了一种新的视角。

关键设计：语义感知的能量模型使用交叉注意力机制来计算文本嵌入和运动潜在表示之间的相关性，从而实现语义组合。协同能量融合机制通过加权平均的方式融合来自不同能量模型的梯度信息，权重的选择需要根据具体任务进行调整。损失函数包括扩散模型的重构损失、语义一致性损失和运动平滑性损失。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EnergyMoGen在文本到运动生成、组合运动生成和多概念运动生成等任务上均优于现有最先进模型。例如，在组合运动生成任务中，EnergyMoGen的FID指标相比基线方法提升了显著幅度，表明生成的运动序列质量更高，语义一致性更好。此外，该方法还成功应用于扩展运动数据集，并提升了文本到运动任务的性能。

🎯 应用场景

EnergyMoGen可应用于虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域，实现逼真的人体运动生成。该研究有助于提升人机交互的自然性和流畅性，并为运动数据集的扩展和增强提供了一种新的方法。未来，该技术有望应用于机器人控制、康复训练等领域。

📄 摘要（原文）

Diffusion models, particularly latent diffusion models, have demonstrated remarkable success in text-driven human motion generation. However, it remains challenging for latent diffusion models to effectively compose multiple semantic concepts into a single, coherent motion sequence. To address this issue, we propose EnergyMoGen, which includes two spectrums of Energy-Based Models: (1) We interpret the diffusion model as a latent-aware energy-based model that generates motions by composing a set of diffusion models in latent space; (2) We introduce a semantic-aware energy model based on cross-attention, which enables semantic composition and adaptive gradient descent for text embeddings. To overcome the challenges of semantic inconsistency and motion distortion across these two spectrums, we introduce Synergistic Energy Fusion. This design allows the motion latent diffusion model to synthesize high-quality, complex motions by combining multiple energy terms corresponding to textual descriptions. Experiments show that our approach outperforms existing state-of-the-art models on various motion generation tasks, including text-to-motion generation, compositional motion generation, and multi-concept motion generation. Additionally, we demonstrate that our method can be used to extend motion datasets and improve the text-to-motion task.