Human-Centric Foundation Models: Perception, Generation and Agentic Modeling

📄 arXiv: 2502.08556v1 📥 PDF

作者: Shixiang Tang, Yizhou Wang, Lu Chen, Yuan Wang, Sida Peng, Dan Xu, Wanli Ouyang

分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG, cs.MM

发布日期: 2025-02-12

备注: 9 pages

💡 一句话要点

综述人形通用模型：统一感知、生成与智能体建模，赋能数字人和类人化身。

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 人形通用模型 数字人 类人化身 感知 生成 智能体建模 多模态学习

📋 核心要点

  1. 传统方法在处理多样化的人形任务时存在局限性，难以实现统一建模和泛化。
  2. 提出人形通用模型（HcFMs）框架，旨在统一感知、生成和智能体建模，实现更通用的人形理解和生成。
  3. 综述了HcFMs的最新技术，并讨论了未来研究方向，为数字人和类人化身建模提供参考。

📝 摘要（中文）

人形通用模型（HcFMs）受到大型语言和视觉模型等通用模型的成功启发，正在兴起，旨在将各种以人为中心的任务统一到一个框架中，超越传统的特定任务方法。本综述全面概述了HcFMs，提出了一个分类法，将当前的方法分为四类：（1）以人为中心的感知基础模型，捕获用于多模态2D和3D理解的细粒度特征。（2）以人为中心的AIGC基础模型，生成高保真、多样化的人类相关内容。（3）统一的感知和生成模型，集成这些能力以增强人类理解和合成。（4）以人为中心的智能体基础模型，扩展到感知和生成之外，学习类人智能和交互行为，用于类人化身任务。我们回顾了最先进的技术，讨论了新兴的挑战和未来的研究方向。本综述旨在为致力于更强大、通用和智能的数字人和化身建模的研究人员和从业人员提供路线图。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在处理以人为中心的任务时，通常是任务特定的，缺乏通用性和泛化能力。例如，人体姿态估计、人体动作生成、虚拟人交互等任务都需要单独的模型和训练数据。这种方式不仅效率低下，而且难以实现不同任务之间的知识迁移和协同。

核心思路：论文的核心思路是借鉴大型语言模型和视觉模型的成功经验，构建一个统一的人形通用模型（HcFMs），该模型能够同时处理感知、生成和智能体建模等多种任务。通过在大规模数据集上进行预训练，HcFMs可以学习到通用的以人为中心的知识表示，从而实现更好的泛化能力和任务迁移能力。

技术框架：HcFMs的整体框架可以分为四个主要类别：（1）以人为中心的感知基础模型：用于捕获细粒度的人体特征，进行多模态2D和3D理解。（2）以人为中心的AIGC基础模型：用于生成高保真、多样化的人类相关内容，如人体图像、视频和动画。（3）统一的感知和生成模型：将感知和生成能力集成在一起，增强人类理解和合成。（4）以人为中心的智能体基础模型：扩展到感知和生成之外，学习类人智能和交互行为，用于类人化身任务。

关键创新：该综述的关键创新在于提出了一个统一的人形通用模型（HcFMs）框架，并对现有方法进行了系统性的分类和总结。该框架强调了通用性、泛化能力和任务迁移能力，为未来的人形建模研究提供了新的方向。

关键设计：具体的技术细节因不同的HcFMs模型而异。例如，在感知方面，可以使用Transformer网络来提取人体姿态和动作特征；在生成方面，可以使用GAN或扩散模型来生成逼真的人体图像和视频；在智能体建模方面，可以使用强化学习来训练虚拟人的交互行为。损失函数的设计也需要根据具体的任务进行调整，例如可以使用交叉熵损失来训练分类任务，使用均方误差损失来训练回归任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，主要贡献在于对现有的人形通用模型进行了全面的梳理和分类，并提出了一个统一的框架。论文没有提供具体的实验结果，而是对现有方法的优缺点进行了分析，并指出了未来研究方向。该综述为研究人员和从业人员提供了一个了解HcFMs的良好起点。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、增强现实、游戏、动画、社交媒体、远程医疗、智能助手等领域。通过构建更智能、更逼真、更具交互性的数字人，可以提升用户体验，改善人机交互方式，并为各行各业带来新的机遇。

📄 摘要（原文）

Human understanding and generation are critical for modeling digital humans and humanoid embodiments. Recently, Human-centric Foundation Models (HcFMs) inspired by the success of generalist models, such as large language and vision models, have emerged to unify diverse human-centric tasks into a single framework, surpassing traditional task-specific approaches. In this survey, we present a comprehensive overview of HcFMs by proposing a taxonomy that categorizes current approaches into four groups: (1) Human-centric Perception Foundation Models that capture fine-grained features for multi-modal 2D and 3D understanding. (2) Human-centric AIGC Foundation Models that generate high-fidelity, diverse human-related content. (3) Unified Perception and Generation Models that integrate these capabilities to enhance both human understanding and synthesis. (4) Human-centric Agentic Foundation Models that extend beyond perception and generation to learn human-like intelligence and interactive behaviors for humanoid embodied tasks. We review state-of-the-art techniques, discuss emerging challenges and future research directions. This survey aims to serve as a roadmap for researchers and practitioners working towards more robust, versatile, and intelligent digital human and embodiments modeling.