Motion Diffusion Autoencoders: Enabling Attribute Manipulation in Human Motion Demonstrated on Karate Techniques
作者: Anthony Richardson, Felix Putze
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-01-30 (更新: 2025-07-29)
备注: 9 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出基于运动扩散自编码器的属性操控方法，应用于空手道动作
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 运动生成 属性操控 扩散模型 Transformer 人体运动 姿势表示 解耦表示
📋 核心要点
- 现有方法难以在人体运动数据中进行属性操控，缺乏合适的姿势表示和语义解耦。
- 利用Transformer编码器提取高层语义，并结合扩散模型建模随机变化，实现属性的线性操控。
- 实验表明，该方法能够有效操控空手道动作的属性，且嵌入空间具有良好的语义性和线性。
📝 摘要（中文）
本文研究了属性操控问题，即在保持数据点或时间序列其他方面不变的情况下，改变其单个属性。本文专注于人体运动领域，更准确地说是空手道运动模式。据我们所知，这是首次成功操控人体运动数据的属性。在人体运动上实现属性操控的关键要求之一是合适的姿势表示。因此，我们设计了一种新颖的、连续的、基于旋转的姿势表示，该表示能够解耦人体骨骼和运动轨迹，同时仍然能够准确地重建原始解剖结构。操控方法的核心思想是使用Transformer编码器来发现高层语义，并使用扩散概率模型来建模剩余的随机变化。我们证明了从Transformer编码器获得的嵌入空间在语义上是有意义且线性的。这使得能够通过发现高层属性在语义嵌入空间中的线性变化方向并沿该方向移动嵌入来操控高层属性。所有代码和数据均已公开。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决人体运动数据中的属性操控问题，即在不改变其他运动特征的前提下，修改特定的运动属性（例如，动作幅度、速度等）。现有方法在人体运动数据上进行属性操控面临挑战，主要痛点在于缺乏能够有效解耦人体骨骼和运动轨迹的姿势表示，以及难以提取和操控高层语义信息。
核心思路：论文的核心思路是设计一种能够解耦人体骨骼和运动轨迹的姿势表示，并利用Transformer编码器提取高层语义信息，然后使用扩散模型建模剩余的随机变化。通过在语义嵌入空间中找到属性变化的线性方向，并沿该方向移动嵌入，从而实现对高层属性的操控。这种方法的核心在于将属性操控问题转化为在语义空间中的线性变换问题。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 姿势表示模块：设计了一种基于旋转的连续姿势表示，用于解耦人体骨骼和运动轨迹。2) Transformer编码器：用于从姿势序列中提取高层语义信息，生成语义嵌入。3) 扩散概率模型：用于建模语义嵌入之外的随机变化，保证生成运动的多样性。4) 属性操控模块：通过在语义嵌入空间中寻找属性变化的线性方向，并沿该方向移动嵌入来实现属性操控。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种新颖的、连续的、基于旋转的姿势表示，能够有效解耦人体骨骼和运动轨迹。2) 将Transformer编码器和扩散模型相结合，用于提取高层语义信息和建模随机变化，从而实现对人体运动属性的操控。3) 证明了Transformer编码器获得的嵌入空间在语义上是有意义且线性的，为属性操控提供了理论基础。
关键设计：姿势表示采用基于旋转的表示方法，具体细节未知。Transformer编码器的具体结构和参数设置未知。扩散模型的具体实现方式和损失函数未知。属性操控模块的关键在于如何寻找属性变化的线性方向，具体方法未知。论文公开了代码和数据，方便复现和进一步研究。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文成功实现了对空手道动作属性的操控，例如可以改变动作的幅度、速度等。实验结果表明，该方法能够生成高质量的、具有目标属性的运动序列。此外，论文还证明了Transformer编码器获得的嵌入空间在语义上是有意义且线性的，为属性操控提供了理论基础。具体的性能数据和对比基线未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于游戏开发、动画制作、虚拟现实等领域，例如，可以根据用户的需求，调整虚拟角色的运动风格、动作幅度等属性，从而提供更加个性化的体验。此外，该技术还可以用于运动分析和康复训练，例如，可以分析运动员的运动姿势，并对其进行优化，或者帮助患者进行康复训练。
📄 摘要（原文）
Attribute manipulation deals with the problem of changing individual attributes of a data point or a time series, while leaving all other aspects unaffected. This work focuses on the domain of human motion, more precisely karate movement patterns. To the best of our knowledge, it presents the first success at manipulating attributes of human motion data. One of the key requirements for achieving attribute manipulation on human motion is a suitable pose representation. Therefore, we design a novel continuous, rotation-based pose representation that enables the disentanglement of the human skeleton and the motion trajectory, while still allowing an accurate reconstruction of the original anatomy. The core idea of the manipulation approach is to use a transformer encoder for discovering high-level semantics, and a diffusion probabilistic model for modeling the remaining stochastic variations. We show that the embedding space obtained from the transformer encoder is semantically meaningful and linear. This enables the manipulation of high-level attributes, by discovering their linear direction of change in the semantic embedding space and moving the embedding along said direction. All code and data is made publicly available.