LS-GAN: Human Motion Synthesis with Latent-space GANs

📄 arXiv: 2501.01449v1 📥 PDF

作者: Avinash Amballa, Gayathri Akkinapalli, Vinitra Muralikrishnan

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-12-30

备注: 6 pages

💡 一句话要点

LS-GAN：利用潜在空间GAN进行高效的人体动作合成

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 人体动作合成 生成对抗网络 潜在空间 文本驱动 运动生成

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的动作合成方法训练和推理时间长，限制了其应用。
  2. 提出一种基于潜在空间GAN的框架，旨在加速训练和推理过程，同时保持性能。
  3. 实验表明，该方法在HumanML3D和HumanAct12数据集上取得了与扩散模型相当的结果，且计算效率显著提升。

📝 摘要（中文）

近年来，以文本输入为条件的人体动作合成受到了广泛关注，因为它在游戏、电影制作和虚拟现实等领域具有潜在的应用价值。条件动作合成接收文本输入，并输出与文本对应的3D动作。虽然之前的工作已经探索了使用原始运动数据和扩散模型的潜在空间表示进行运动合成，但这些方法通常存在训练和推理时间过长的问题。在本文中，我们介绍了一种新的框架，该框架利用潜在空间中的生成对抗网络（GAN）来实现更快的训练和推理，同时实现与最先进的扩散方法相当的结果。我们在HumanML3D、HumanAct12基准上进行了实验，结果表明，一个非常简单的潜在空间GAN实现了0.482的FID，并且与潜在扩散模型相比，FLOPs减少了91%以上。我们的工作为使用潜在空间GAN进行高效和高质量的运动合成开辟了新的可能性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决文本驱动的人体动作合成问题。现有方法，特别是基于扩散模型的方法，在训练和推理阶段计算成本高昂，限制了其在实际应用中的部署。这些方法需要大量的计算资源和时间，阻碍了快速迭代和实时应用。

核心思路：论文的核心思路是在运动数据的潜在空间中利用GAN进行建模，而不是直接在原始运动数据空间或通过扩散模型进行建模。通过在低维潜在空间中操作，可以显著降低计算复杂度，从而加速训练和推理过程。GAN的对抗训练机制能够生成逼真且多样化的动作序列。

技术框架：该框架包含一个文本编码器，用于将文本描述转换为潜在向量；一个生成器（Generator），将文本潜在向量映射到运动潜在空间；一个判别器（Discriminator），用于区分生成的运动潜在向量和真实的运动潜在向量。整体流程是：文本输入经过编码器得到文本特征，然后输入到生成器中生成动作的潜在表示，判别器判断生成的动作潜在表示是否真实，生成器和判别器通过对抗训练不断优化。

关键创新：关键创新在于将GAN应用于人体动作合成的潜在空间，并证明了即使是一个简单的GAN结构也能在计算效率上超越复杂的扩散模型。这种方法避免了扩散模型中耗时的迭代采样过程，从而实现了更快的推理速度。

关键设计：具体的GAN结构未知，但论文强调了其简单性。损失函数应该包含标准的GAN损失（例如，对抗损失）以及可能的正则化项，以确保生成的动作序列的平滑性和自然性。文本编码器可能是预训练的语言模型，例如BERT或GPT。潜在空间的维度和GAN的网络结构（层数、神经元数量）是需要仔细调整的关键参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在HumanML3D和HumanAct12数据集上取得了与最先进的扩散模型相当的性能，FID为0.482。更重要的是，该方法在FLOPs上实现了超过91%的降低，这意味着在计算效率上有了显著的提升。这使得该方法更适用于资源受限的环境和实时应用。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实和增强现实等领域。通过文本描述快速生成逼真的人体动作，可以显著降低内容创作成本，提高开发效率。此外，该技术还可用于人机交互，例如，机器人可以根据用户的语音指令执行相应的动作。

📄 摘要（原文）

Human motion synthesis conditioned on textual input has gained significant attention in recent years due to its potential applications in various domains such as gaming, film production, and virtual reality. Conditioned Motion synthesis takes a text input and outputs a 3D motion corresponding to the text. While previous works have explored motion synthesis using raw motion data and latent space representations with diffusion models, these approaches often suffer from high training and inference times. In this paper, we introduce a novel framework that utilizes Generative Adversarial Networks (GANs) in the latent space to enable faster training and inference while achieving results comparable to those of the state-of-the-art diffusion methods. We perform experiments on the HumanML3D, HumanAct12 benchmarks and demonstrate that a remarkably simple GAN in the latent space achieves a FID of 0.482 with more than 91% in FLOPs reduction compared to latent diffusion model. Our work opens up new possibilities for efficient and high-quality motion synthesis using latent space GANs.