Towards Efficient Real-Time Video Motion Transfer via Generative Time Series Modeling
作者: Tasmiah Haque, Md. Asif Bin Syed, Byungheon Jeong, Xue Bai, Sumit Mohan, Somdyuti Paul, Imtiaz Ahmed, Srinjoy Das
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2025-04-07 (更新: 2025-12-10)
💡 一句话要点
提出基于生成时间序列模型的实时视频动作迁移框架，提升带宽效率。
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱三：空间感知与语义 (Perception & Semantics)
关键词: 视频动作迁移 生成时间序列模型 关键点预测 VRNN GRU-NF 实时视频 带宽效率
📋 核心要点
- 现有视频动作迁移方法难以兼顾实时性和带宽效率，限制了其在实际场景中的应用。
- 论文提出利用关键点作为运动的紧凑表示，并通过生成时间序列模型预测关键点序列，实现高效的视频动作迁移。
- 实验表明，VRNN在预测精度上表现优异，而GRU-NF在生成视频的多样性上更具优势。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种基于深度学习的实时视频动作迁移框架，旨在实现带宽高效的应用，如视频会议、远程健康监测、虚拟现实交互和基于视觉的异常检测。该框架利用关键点作为语义上有意义且紧凑的运动表示。为了节省视频传输过程中的带宽，我们使用两种生成时间序列模型VRNN和GRU-NF来预测关键点。预测的关键点通过基于光流的模块和生成器网络转换为逼真的视频帧，从而实现高效的低帧率视频传输。根据应用场景，该框架可以生成确定的未来序列或采样多样化的未来可能性。实验结果表明，VRNN在需要稳定和准确的多步预测的应用中实现了最佳的点预测保真度（最低MAE），并且在高不确定性、多模态设置中特别有竞争力。另一方面，GRU-NF模型在保持高视觉质量的同时，能够生成更丰富的视频多样性。这项工作为需要实时、带宽高效和语义可控的下一代AI系统奠定了基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频动作迁移方法通常计算复杂度高，难以满足实时性要求，同时传输完整视频数据消耗大量带宽。因此，如何在保证视频质量的前提下，降低计算复杂度和带宽需求，是本文要解决的关键问题。
核心思路：论文的核心思路是将视频动作迁移问题分解为两个子问题：运动表示和运动预测。首先，使用关键点提取视频中的运动信息，将高维视频数据压缩为低维的关键点序列。然后，利用生成时间序列模型预测未来的关键点序列，从而实现运动的迁移。这种方法通过关键点提取降低了计算复杂度，通过关键点预测降低了带宽需求。
技术框架：该框架主要包含三个模块：关键点提取模块、关键点预测模块和视频生成模块。首先，关键点提取模块从驱动视频中提取关键点序列。然后，关键点预测模块使用VRNN或GRU-NF模型预测未来的关键点序列。最后，视频生成模块将预测的关键点序列转换为逼真的视频帧，完成视频动作迁移。
关键创新：论文的关键创新在于将生成时间序列模型应用于视频动作迁移中的关键点预测。具体来说，论文探索了两种生成模型：VRNN和GRU-NF。VRNN通过引入循环条件随机潜变量来捕获不确定性和时间变化，从而实现更准确的多步预测。GRU-NF通过学习关键点及其潜在表示之间的可逆映射，支持对多样且连贯的关键点序列进行丰富且可控的采样。
关键设计：VRNN模型使用循环神经网络来建模时间依赖性，并使用变分自编码器来学习关键点的潜在表示。GRU-NF模型使用基于GRU的循环神经网络和归一化流来学习关键点及其潜在表示之间的可逆映射。损失函数包括重构损失和正则化损失，用于保证生成视频的质量和关键点预测的准确性。具体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
实验结果表明，VRNN在点预测保真度方面表现最佳（最低MAE），尤其是在高不确定性、多模态设置中。GRU-NF模型在保持高视觉质量的同时，能够生成更丰富的视频多样性。这些结果验证了所提出框架的有效性，并表明不同的生成模型适用于不同的应用场景。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多种场景，如视频会议（降低带宽占用）、远程健康监测（传输患者动作信息）、虚拟现实交互（实时生成虚拟人物动作）和基于视觉的异常检测（预测异常行为）。该技术能够降低对网络带宽的需求，并实现更流畅、实时的视频交互体验，具有重要的实际应用价值和广阔的未来发展前景。
📄 摘要（原文）
Motion Transfer is a technique that synthesizes videos by transferring motion dynamics from a driving video to a source image. In this work we propose a deep learning-based framework to enable real-time video motion transfer which is critical for enabling bandwidth-efficient applications such as video conferencing, remote health monitoring, virtual reality interaction, and vision-based anomaly detection. This is done using keypoints which serve as semantically meaningful, compact representations of motion across time. To enable bandwidth savings during video transmission we perform forecasting of keypoints using two generative time series models VRNN and GRU-NF. The predicted keypoints are transformed into realistic video frames using an optical flow-based module paired with a generator network, thereby enabling efficient, low-frame-rate video transmission. Based on the application this allows the framework to either generate a deterministic future sequence or sample a diverse set of plausible futures. Experimental results demonstrate that VRNN achieves the best point-forecast fidelity (lowest MAE) in applications requiring stable and accurate multi-step forecasting and is particularly competitive in higher-uncertainty, multi-modal settings. This is achieved by introducing recurrently conditioned stochastic latent variables that carry past contexts to capture uncertainty and temporal variation. On the other hand the GRU-NF model enables richer diversity of generated videos while maintaining high visual quality. This is realized by learning an invertible, exact-likelihood mapping between the keypoints and their latent representations which supports rich and controllable sampling of diverse yet coherent keypoint sequences. Our work lays the foundation for next-generation AI systems that require real-time, bandwidth-efficient, and semantically controllable video generation.