Strong and Controllable 3D Motion Generation
作者: Canxuan Gang
分类: cs.CV
发布日期: 2025-01-30
备注: technical report
💡 一句话要点
提出Motion ControlNet，加速并精确控制3D人体动作生成，适用于实时交互场景。
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 人体动作生成 文本到动作 扩散模型 Transformer 运动控制 实时应用 关节级控制 Motion ControlNet
📋 核心要点
- 现有文本到动作生成方法耗时较长，难以满足实时应用需求，且缺乏对关节级别的精确控制。
- 论文提出Motion ControlNet，通过优化Transformer扩散模型和定制一致性模型，加速运动生成并实现关节级控制。
- 通过定制闪存线性注意力优化模型，并在运动潜在空间中定制一致性模型，实现更高效的动作生成。
📝 摘要（中文）
人体动作生成是生成式计算机视觉中的重要研究方向，在电影制作、视频游戏、AR/VR和人机交互等领域有着广泛的应用。目前的方法主要采用基于扩散的生成模型或自回归模型进行文本到动作的生成。然而，它们面临两个主要挑战：（1）生成过程耗时，对游戏、机器人操作和其他在线设置等实时应用构成重大障碍。（2）这些方法通常学习由文本引导的相对运动表示，难以生成具有精确关节级控制的运动序列。为了解决这些问题，我们提出了一个简单而有效的架构，包含两个关键组件。首先，我们旨在提高基于Transformer的扩散模型在人体动作生成中的硬件效率和计算复杂度，通过定制闪存线性注意力，专门优化这些模型以高效生成人体动作。此外，我们将在运动潜在空间中定制一致性模型，以进一步加速运动生成。其次，我们引入了Motion ControlNet，与之前的文本到动作生成方法相比，它能够更精确地控制人体动作的关节级别。这些贡献代表了文本到动作生成的重大进步，使其更接近实际应用。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到动作生成方法在实时性和可控性方面存在瓶颈。基于扩散模型和自回归模型的方法计算复杂度高，生成速度慢，难以应用于需要快速响应的场景。此外，现有方法主要学习相对运动表示，缺乏对人体动作关节级别的精确控制，限制了其在需要精细动作控制的应用中的使用。
核心思路：论文的核心思路是通过优化模型结构和引入控制机制，提高生成速度和控制精度。具体来说，通过定制闪存线性注意力来优化Transformer扩散模型，降低计算复杂度，提高硬件效率。同时，引入Motion ControlNet，允许用户在关节级别上对生成的动作进行精确控制。
技术框架：整体框架包含两个主要组件：优化的Transformer扩散模型和Motion ControlNet。首先，使用定制的闪存线性注意力优化Transformer扩散模型，加速运动生成过程。然后，在运动潜在空间中定制一致性模型，进一步提高生成速度。最后，通过Motion ControlNet，用户可以指定关节级别的运动约束，从而实现对生成动作的精确控制。
关键创新：论文的关键创新在于Motion ControlNet的引入，它允许用户在关节级别上对生成的动作进行精确控制。与以往的文本到动作生成方法相比，Motion ControlNet能够生成更符合用户需求的、具有精细动作细节的运动序列。此外，定制的闪存线性注意力优化和一致性模型定制也显著提高了生成速度。
关键设计：Motion ControlNet的具体实现细节未知，但可以推测其可能采用类似于ControlNet的结构，通过引入额外的控制信号来引导生成过程。闪存线性注意力的定制可能涉及对注意力机制的优化，例如减少计算量或提高并行度。一致性模型的定制可能涉及对损失函数的修改，以鼓励生成更一致的运动序列。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中可能有所描述，但根据摘要无法得知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
摘要中提到通过定制闪存线性注意力优化Transformer扩散模型，并在运动潜在空间中定制一致性模型，以提高生成速度，但没有给出具体的性能数据或提升幅度。Motion ControlNet能够实现对关节级别的精确控制，但缺乏与现有方法的定量对比。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于电影制作、视频游戏、AR/VR和人机交互等领域。在电影制作中，可以快速生成各种复杂的人体动作，提高制作效率。在视频游戏中，可以为游戏角色生成逼真的动作，增强游戏体验。在AR/VR中，可以实现更自然的人机交互。在人机交互中，可以使机器人能够理解和模仿人类的动作，从而实现更智能的协作。
📄 摘要（原文）
Human motion generation is a significant pursuit in generative computer vision with widespread applications in film-making, video games, AR/VR, and human-robot interaction. Current methods mainly utilize either diffusion-based generative models or autoregressive models for text-to-motion generation. However, they face two significant challenges: (1) The generation process is time-consuming, posing a major obstacle for real-time applications such as gaming, robot manipulation, and other online settings. (2) These methods typically learn a relative motion representation guided by text, making it difficult to generate motion sequences with precise joint-level control. These challenges significantly hinder progress and limit the real-world application of human motion generation techniques. To address this gap, we propose a simple yet effective architecture consisting of two key components. Firstly, we aim to improve hardware efficiency and computational complexity in transformer-based diffusion models for human motion generation. By customizing flash linear attention, we can optimize these models specifically for generating human motion efficiently. Furthermore, we will customize the consistency model in the motion latent space to further accelerate motion generation. Secondly, we introduce Motion ControlNet, which enables more precise joint-level control of human motion compared to previous text-to-motion generation methods. These contributions represent a significant advancement for text-to-motion generation, bringing it closer to real-world applications.