StyleMotif: Multi-Modal Motion Stylization using Style-Content Cross Fusion

📄 arXiv: 2503.21775v1 📥 PDF

作者: Ziyu Guo, Young Yoon Lee, Joseph Liu, Yizhak Ben-Shabat, Victor Zordan, Mubbasir Kapadia

分类: cs.CV, cs.AI, cs.CL, cs.GR, cs.LG

发布日期: 2025-03-27

备注: Project Page: https://stylemotif.github.io

💡 一句话要点

StyleMotif：提出一种多模态风格化运动潜在扩散模型，用于生成具有风格的运动。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 运动生成 风格迁移 多模态融合 潜在扩散模型 风格化运动

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成多样运动内容或迁移运动风格方面存在局限，难以同时兼顾内容多样性和风格准确性。
  2. StyleMotif通过风格-内容交叉融合机制，将多模态风格信息融入运动生成过程，实现风格化运动的合成。
  3. 实验结果表明，StyleMotif在风格化运动生成方面超越现有方法，并具备多模态运动风格化的潜力。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为StyleMotif的风格化运动潜在扩散模型，该模型能够根据内容和风格生成运动，并且支持多种模态的输入。与现有方法不同，StyleMotif不仅能够生成多样化的运动内容，还能从运动序列、文本、图像、视频和音频等多模态输入中提取风格信息，并将其无缝地融入到生成的运动中。为了实现这一目标，我们引入了一种风格-内容交叉融合机制，并将风格编码器与预训练的多模态模型对齐，确保生成的运动既能准确捕捉参考风格，又能保持真实感。大量实验表明，我们的框架在风格化运动生成方面优于现有方法，并展现出多模态运动风格化的新兴能力，从而实现更精细的运动合成。源代码和预训练模型将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在运动生成方面，要么侧重于生成多样化的运动内容，要么侧重于从已有运动序列中迁移风格。然而，它们难以同时兼顾内容的多样性和风格的准确性，尤其是在处理多模态风格输入时，效果往往不尽如人意。因此，如何根据多种模态的风格信息，生成既具有特定风格又保持内容多样性的运动，是一个亟待解决的问题。

核心思路：StyleMotif的核心思路是利用潜在扩散模型强大的生成能力，并引入风格-内容交叉融合机制，将多模态风格信息有效地融入到运动生成过程中。通过将风格编码器与预训练的多模态模型对齐，确保生成的运动能够准确捕捉参考风格，同时保持运动的真实感和多样性。

技术框架：StyleMotif的整体框架包含以下几个主要模块：1) 多模态风格编码器：用于从运动、文本、图像、视频和音频等多模态输入中提取风格特征。2) 预训练的多模态模型：作为运动生成的基础模型，提供运动内容生成的能力。3) 风格-内容交叉融合模块：将风格编码器提取的风格特征与多模态模型生成的内容特征进行融合，从而实现风格化的运动生成。4) 潜在扩散模型：在潜在空间中进行运动生成，提高生成效率和质量。

关键创新：StyleMotif最重要的技术创新点在于风格-内容交叉融合机制。该机制能够有效地将多模态风格信息融入到运动生成过程中，使得生成的运动既具有特定风格，又保持了内容的多样性。此外，将风格编码器与预训练的多模态模型对齐，也保证了风格迁移的准确性和运动的真实感。

关键设计：StyleMotif的关键设计包括：1) 风格编码器的网络结构，需要能够有效地提取多模态风格特征。2) 风格-内容交叉融合模块的具体实现方式，例如使用注意力机制或特征拼接等。3) 损失函数的设计，需要能够同时保证风格迁移的准确性和运动的真实感。4) 潜在扩散模型的参数设置，例如扩散步数、噪声水平等。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

StyleMotif在风格化运动生成方面取得了显著的成果。实验结果表明，StyleMotif在多种风格化任务上均优于现有方法。例如，在根据文本描述生成风格化运动的任务中，StyleMotif能够生成更加符合文本描述的运动序列，并且在运动质量和风格相似度方面均有显著提升。具体的性能数据和对比基线将在论文的实验部分详细展示。

🎯 应用场景

StyleMotif具有广泛的应用前景，例如在游戏开发中，可以根据玩家的喜好生成具有特定风格的角色动作；在动画制作中，可以根据导演的要求生成符合剧情风格的运动序列；在虚拟现实和增强现实应用中，可以根据用户的语音或表情生成个性化的虚拟化身动作。该研究的实际价值在于提高了运动生成的效率和质量，为各种应用场景提供了更加灵活和自然的运动生成解决方案。

📄 摘要（原文）

We present StyleMotif, a novel Stylized Motion Latent Diffusion model, generating motion conditioned on both content and style from multiple modalities. Unlike existing approaches that either focus on generating diverse motion content or transferring style from sequences, StyleMotif seamlessly synthesizes motion across a wide range of content while incorporating stylistic cues from multi-modal inputs, including motion, text, image, video, and audio. To achieve this, we introduce a style-content cross fusion mechanism and align a style encoder with a pre-trained multi-modal model, ensuring that the generated motion accurately captures the reference style while preserving realism. Extensive experiments demonstrate that our framework surpasses existing methods in stylized motion generation and exhibits emergent capabilities for multi-modal motion stylization, enabling more nuanced motion synthesis. Source code and pre-trained models will be released upon acceptance. Project Page: https://stylemotif.github.io