SCENIC: Scene-aware Semantic Navigation with Instruction-guided Control

📄 arXiv: 2412.15664v1 📥 PDF

作者: Xiaohan Zhang, Sebastian Starke, Vladimir Guzov, Zhensong Zhang, Eduardo Pérez Pellitero, Gerard Pons-Moll

分类: cs.CV

发布日期: 2024-12-20

💡 一句话要点

SCENIC：提出场景感知语义导航模型，实现指令引导下的逼真人体运动生成。

🎯 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 场景感知 语义导航 文本控制

📋 核心要点

  1. 现有运动合成模型难以处理复杂地形，且缺乏通过文本控制运动语义的能力。
  2. SCENIC模型通过分层场景推理，利用场景相关的目标中心规范化和自中心距离场，实现场景感知。
  3. 实验证明SCENIC能生成适应复杂场景并响应文本提示的运动，且可泛化到真实场景。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为SCENIC的扩散模型，旨在生成能够适应虚拟场景中动态地形，并能通过自然语言进行语义控制的人体运动。该模型面临的关键技术挑战在于同时理解复杂的场景几何信息和保持文本控制。这需要模型理解高层次的导航目标和细粒度的环境约束，确保运动的物理合理性和在不同地形上的精确导航，同时保留用户指定的文本控制，例如“小心地跨过障碍物”或“像僵尸一样走上楼梯”。SCENIC采用了一种分层的场景推理方法，其核心是一种新颖的、场景相关的、以目标为中心的规范化方法，用于处理高层次的目标约束，并辅以一个以自我为中心的距离场来捕捉局部几何细节。这种双重表示使模型能够在不同的3D场景中生成物理上合理的运动。通过实现逐帧文本对齐，该系统实现了不同运动风格之间的无缝过渡，同时保持了场景约束。实验表明，该扩散模型能够生成任意长度的人体运动，这些运动既能适应复杂场景中不同的地形表面，又能响应文本提示。此外，SCENIC还可以推广到四个真实场景数据集。

🔬 方法详解

问题定义：现有的人体运动合成方法在处理复杂三维场景，特别是具有动态地形的场景时，往往表现不佳。它们通常假设地形是平坦的，或者缺乏足够的机制来理解和适应场景的几何约束。此外，现有方法在通过自然语言指令来控制运动语义方面也存在局限性，难以生成符合用户意图的、具有特定风格的运动。

核心思路：SCENIC的核心思路是构建一个能够同时理解场景几何信息和文本指令的运动生成模型。该模型通过分层的方式来处理场景信息，首先利用场景相关的、以目标为中心的规范化方法来处理高层次的导航目标，然后利用以自我为中心的距离场来捕捉局部几何细节。这种双重表示使得模型能够生成既符合物理规律，又能响应文本指令的运动。

技术框架：SCENIC的整体框架是一个扩散模型，它以场景几何信息和文本指令作为输入，生成人体运动序列。该框架包含以下几个主要模块：1) 场景编码器：用于提取场景的几何特征，包括高层次的导航目标和局部几何细节。2) 文本编码器：用于提取文本指令的语义特征。3) 运动生成器：一个扩散模型，它以场景特征和文本特征作为条件，逐步生成人体运动序列。4) 文本对齐模块：用于实现逐帧的文本对齐，确保运动风格的平滑过渡。

关键创新：SCENIC最重要的技术创新点在于其分层的场景推理方法，特别是场景相关的、以目标为中心的规范化方法和以自我为中心的距离场的结合。这种双重表示能够有效地捕捉场景的全局和局部几何信息，使得模型能够生成适应复杂场景的运动。此外，逐帧文本对齐模块也是一个重要的创新，它使得模型能够生成具有平滑风格过渡的运动。

关键设计：SCENIC的关键设计包括：1) 场景编码器：使用卷积神经网络来提取场景的几何特征。2) 文本编码器：使用Transformer模型来提取文本指令的语义特征。3) 运动生成器：使用扩散模型来生成人体运动序列，损失函数包括运动学损失、物理损失和文本对齐损失。4) 文本对齐模块：使用动态时间规整（DTW）算法来实现逐帧的文本对齐。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，SCENIC模型能够生成适应复杂场景并响应文本提示的人体运动。在四个真实场景数据集上的实验表明，SCENIC具有良好的泛化能力。与现有方法相比，SCENIC在运动质量、场景适应性和文本控制方面均取得了显著提升。具体性能数据未知，但论文强调了其在复杂场景和文本控制方面的优势。

🎯 应用场景

SCENIC模型具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、游戏开发、电影制作、机器人控制等领域。它可以用于生成逼真的人体运动，使得虚拟角色能够与复杂环境进行交互，并响应用户的指令。此外，该模型还可以用于训练机器人，使其能够在真实环境中进行导航和操作。

📄 摘要（原文）

Synthesizing natural human motion that adapts to complex environments while allowing creative control remains a fundamental challenge in motion synthesis. Existing models often fall short, either by assuming flat terrain or lacking the ability to control motion semantics through text. To address these limitations, we introduce SCENIC, a diffusion model designed to generate human motion that adapts to dynamic terrains within virtual scenes while enabling semantic control through natural language. The key technical challenge lies in simultaneously reasoning about complex scene geometry while maintaining text control. This requires understanding both high-level navigation goals and fine-grained environmental constraints. The model must ensure physical plausibility and precise navigation across varied terrain, while also preserving user-specified text control, such as carefully stepping over obstacles" orwalking upstairs like a zombie." Our solution introduces a hierarchical scene reasoning approach. At its core is a novel scene-dependent, goal-centric canonicalization that handles high-level goal constraint, and is complemented by an ego-centric distance field that captures local geometric details. This dual representation enables our model to generate physically plausible motion across diverse 3D scenes. By implementing frame-wise text alignment, our system achieves seamless transitions between different motion styles while maintaining scene constraints. Experiments demonstrate our novel diffusion model generates arbitrarily long human motions that both adapt to complex scenes with varying terrain surfaces and respond to textual prompts. Additionally, we show SCENIC can generalize to four real-scene datasets. Our code, dataset, and models will be released at \url{https://virtualhumans.mpi-inf.mpg.de/scenic/}.