SocialGen: Modeling Multi-Human Social Interaction with Language Models
作者: Heng Yu, Juze Zhang, Changan Chen, Tiange Xiang, Yusu Fang, Juan Carlos Niebles, Ehsan Adeli
分类: cs.CV
发布日期: 2025-03-28
💡 一句话要点
SocialGen：提出一种基于语言模型的多人社交互动建模方法。
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 多人社交互动 运动语言模型 社交运动表示 预训练语言模型 运动预测 文本生成 SocialX数据集
📋 核心要点
- 现有方法在建模多人社交互动时存在局限性，通常仅限于两人互动场景，难以捕捉复杂的多人关系。
- SocialGen通过提出一种新的社交运动表示，将多人运动轨迹与语言空间对齐，从而利用预训练语言模型的知识。
- 论文构建了包含文本注释的SocialX数据集，并在该数据集上验证了SocialGen的有效性，取得了领先的性能。
📝 摘要（中文）
本文介绍SocialGen，这是第一个统一的运动-语言模型，能够对不同数量个体之间的互动行为进行建模，旨在解决这一关键但具有挑战性的问题。与以往仅限于双人互动的方法不同，我们提出了一种新的社交运动表示，支持对任意数量个体的运动进行标记化，并将其与语言空间对齐。这种对齐使得模型能够利用丰富的预训练语言知识，从而更好地理解和推理人类社交行为。为了应对数据稀缺的挑战，我们整理了一个包含文本注释的综合性多人互动数据集SocialX。利用该数据集，我们为多人互动任务建立了第一个全面的基准。我们的方法在运动-语言任务中取得了最先进的性能，为多人互动建模设定了新的标准。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决多人社交互动建模问题，现有方法主要局限于两人互动，无法有效捕捉多人互动中的复杂关系和行为模式。这些方法难以泛化到更真实、更复杂的社交场景，限制了其应用范围。
核心思路：论文的核心思路是将多人运动轨迹表示为可标记化的序列，并将其与语言空间对齐。通过这种方式，模型可以利用预训练语言模型强大的语义理解能力，从而更好地理解和推理人类社交行为。这种设计使得模型能够处理任意数量的个体，并捕捉他们之间的互动关系。
技术框架：SocialGen的整体框架包含以下几个主要模块：1) 运动表示模块，用于将多人运动轨迹转换为可标记化的序列；2) 语言表示模块，利用预训练语言模型提取文本描述的语义特征；3) 对齐模块，将运动表示和语言表示对齐，建立运动和语言之间的对应关系；4) 生成模块，基于对齐后的表示生成新的运动轨迹或文本描述。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了新的社交运动表示方法，该方法能够支持对任意数量个体的运动进行标记化，并将其与语言空间对齐。这种表示方法使得模型能够利用预训练语言模型的知识，从而更好地理解和推理人类社交行为。与现有方法相比，SocialGen能够处理更复杂的多人互动场景，并取得更好的性能。
关键设计：论文中关键的设计包括：1) 使用Transformer架构作为运动和语言表示模块的基础；2) 采用对比学习损失函数来对齐运动表示和语言表示；3) 设计了特定的数据增强策略来提高模型的泛化能力。具体的参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
SocialGen在SocialX数据集上取得了state-of-the-art的性能，显著优于现有方法。具体而言，在运动预测和文本生成等任务上，SocialGen的指标均有明显提升，证明了其在多人社交互动建模方面的有效性。该研究为未来的相关研究奠定了基础。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、游戏、社交机器人等领域。例如，可以用于生成更逼真、更自然的虚拟人物互动动画，提升用户体验；也可以用于训练社交机器人，使其能够更好地理解和参与人类社交活动。此外，该技术还有潜力应用于人群行为分析、安全监控等领域。
📄 摘要（原文）
Human interactions in everyday life are inherently social, involving engagements with diverse individuals across various contexts. Modeling these social interactions is fundamental to a wide range of real-world applications. In this paper, we introduce SocialGen, the first unified motion-language model capable of modeling interaction behaviors among varying numbers of individuals, to address this crucial yet challenging problem. Unlike prior methods that are limited to two-person interactions, we propose a novel social motion representation that supports tokenizing the motions of an arbitrary number of individuals and aligning them with the language space. This alignment enables the model to leverage rich, pretrained linguistic knowledge to better understand and reason about human social behaviors. To tackle the challenges of data scarcity, we curate a comprehensive multi-human interaction dataset, SocialX, enriched with textual annotations. Leveraging this dataset, we establish the first comprehensive benchmark for multi-human interaction tasks. Our method achieves state-of-the-art performance across motion-language tasks, setting a new standard for multi-human interaction modeling.