Dynamic Motion Blending for Versatile Motion Editing

📄 arXiv: 2503.20724v2 📥 PDF

作者: Nan Jiang, Hongjie Li, Ziye Yuan, Zimo He, Yixin Chen, Tengyu Liu, Yixin Zhu, Siyuan Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-03-26 (更新: 2025-09-12)

💡 一句话要点

提出MotionReFit，通过动态运动混合实现通用文本引导的运动编辑

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本引导运动编辑 运动合成 扩散模型 自回归模型 数据增强 MotionCutMix MotionReFit

📋 核心要点

  1. 现有文本引导运动编辑方法依赖有限的训练数据，难以适应多样化的编辑需求。
  2. 提出MotionReFit，利用MotionCutMix在线生成训练数据，并使用自回归扩散模型学习运动分布。
  3. 实验表明，MotionReFit在文本引导运动编辑任务上取得了优于现有技术水平的性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种用于通用运动编辑的文本引导方法。现有方法依赖于有限的预收集训练三元组，严重限制了其在多样化编辑场景中的通用性。为此，我们引入了MotionCutMix，一种在线数据增强技术，通过基于输入文本混合身体部位运动来动态生成训练三元组。为了建模这种丰富的分布，我们提出了MotionReFit，一个带有运动协调器的自回归扩散模型。自回归架构通过分解长序列来促进学习，而运动协调器则减轻了运动组合的人工痕迹。我们的方法直接从高级人类指令处理空间和时间运动编辑，无需依赖额外的规范或大型语言模型。通过大量的实验，我们表明MotionReFit在文本引导的运动编辑中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本引导运动编辑方法依赖于预先收集的、数量有限的训练三元组（文本、原始动作、编辑后的动作），这严重限制了模型在面对多样化编辑场景时的泛化能力。模型难以处理未见过的动作组合和编辑方式，导致编辑结果不自然或不符合文本描述。

核心思路：本文的核心思路是通过在线数据增强来扩充训练数据的多样性，并设计一个能够有效建模复杂运动分布的模型。具体来说，利用MotionCutMix动态生成训练数据，并通过自回归扩散模型MotionReFit学习运动的生成和编辑。这种方法旨在提高模型对不同文本指令和运动编辑的适应性。

技术框架：MotionReFit的整体框架包含两个主要部分：MotionCutMix数据增强和MotionReFit自回归扩散模型。首先，MotionCutMix根据输入文本，动态地将不同动作的身体部位进行混合，生成新的训练样本。然后，这些样本被用于训练MotionReFit模型。MotionReFit采用自回归架构，逐步生成运动序列，并使用一个运动协调器来保证生成运动的连贯性和自然性。

关键创新：本文的关键创新在于MotionCutMix在线数据增强和带有运动协调器的自回归扩散模型MotionReFit。MotionCutMix能够动态生成多样化的训练数据，有效缓解了数据稀缺问题。MotionReFit的自回归架构简化了长序列的学习，而运动协调器则减轻了由于运动组合引入的不协调问题。

关键设计：MotionCutMix的关键设计在于如何根据文本指令选择合适的身体部位进行混合。MotionReFit的关键设计包括自回归扩散模型的具体结构（例如，Transformer架构的选择、扩散过程的噪声schedule等）以及运动协调器的设计（例如，如何建模身体部位之间的依赖关系，如何保证运动的平滑过渡等）。具体的损失函数可能包括重建损失、文本对齐损失等，用于指导模型的训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MotionReFit在文本引导运动编辑任务上取得了state-of-the-art的性能。通过与现有方法的对比实验，证明了MotionCutMix数据增强和MotionReFit模型的有效性。具体的性能指标（例如，FID、R精度等）和提升幅度需要在论文中查找。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟角色的动画制作、游戏开发、人机交互等领域。通过文本指令，用户可以方便地编辑角色的运动，实现各种复杂的动作效果。该技术还可以用于生成虚拟人物的舞蹈、运动等内容，具有广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Text-guided motion editing enables high-level semantic control and iterative modifications beyond traditional keyframe animation. Existing methods rely on limited pre-collected training triplets, which severely hinders their versatility in diverse editing scenarios. We introduce MotionCutMix, an online data augmentation technique that dynamically generates training triplets by blending body part motions based on input text. While MotionCutMix effectively expands the training distribution, the compositional nature introduces increased randomness and potential body part incoordination. To model such a rich distribution, we present MotionReFit, an auto-regressive diffusion model with a motion coordinator. The auto-regressive architecture facilitates learning by decomposing long sequences, while the motion coordinator mitigates the artifacts of motion composition. Our method handles both spatial and temporal motion edits directly from high-level human instructions, without relying on additional specifications or Large Language Models. Through extensive experiments, we show that MotionReFit achieves state-of-the-art performance in text-guided motion editing.