Efficient 3D Full-Body Motion Generation from Sparse Tracking Inputs with Temporal Windows

📄 arXiv: 2505.01802v1 📥 PDF

作者: Georgios Fotios Angelis, Savas Ozkan, Sinan Mutlu, Paul Wisbey, Anastasios Drosou, Mete Ozay

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-03

备注: Accepted to CVPRW2025 - 4D Vision Workshop

💡 一句话要点

提出基于MLP的高效3D全身动作生成方法以解决稀疏追踪输入问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 3D动作生成 多层感知器 稀疏追踪 时间窗口 虚拟现实 增强现实 计算效率

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成全身动作时，依赖较长的稀疏追踪输入序列，导致计算开销大且容易引入噪声。
  2. 本文提出了一种基于多层感知器的神经网络机制，通过将输入序列划分为小的时间窗口来优化生成过程。
  3. 实验结果显示，本文方法在生成精度上显著提升，同时计算成本和内存开销大幅降低，适合资源受限设备。

📝 摘要（中文）

在沉浸式AR/VR应用中，高效且有效的神经网络模型至关重要，因为有限传感器无法捕捉到的身体部分需要通过这些模型生成，以实现完整的3D全身重建。现有的神经网络模型通常计算开销大，并依赖较长的稀疏追踪输入序列来生成全身运动，导致计算负担增加及噪声干扰。本文提出了一种新颖的基于多层感知器（MLP）的方法，通过将较长的输入序列划分为较小的时间窗口，结合当前动作与这些窗口的信息，从而有效利用过去的上下文进行生成。实验结果表明，该方法在生成精度上显著优于现有方法，同时大幅降低了计算成本和内存开销，适用于资源受限的设备。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在稀疏追踪输入下进行3D全身动作生成时的计算开销和噪声干扰问题。现有方法通常依赖较长的输入序列，导致性能下降。

核心思路：提出了一种基于多层感知器的神经网络机制，将长序列划分为小的时间窗口，以便更有效地利用历史上下文信息进行动作生成。这样的设计旨在减少计算负担并提高生成精度。

技术框架：整体架构包括输入序列的划分模块、时间窗口处理模块和动作生成模块。输入序列首先被划分为多个小窗口，然后通过潜在表示将当前动作与窗口信息合并，最终生成完整的3D动作。

关键创新：最重要的创新在于引入了时间窗口机制，使得模型能够在较小的上下文范围内进行高效计算，从而避免了长序列带来的噪声和计算开销。这一设计与传统方法形成了本质区别。

关键设计：在网络结构上，采用多层感知器（MLP）架构，结合适当的损失函数以优化生成效果。关键参数设置包括窗口大小和潜在表示的维度，这些设计均经过实验验证以确保最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在生成精度上较现有最先进方法提升了显著的性能，具体表现为生成准确度提高了XX%，同时计算成本和内存开销分别降低了YY%和ZZ%。这些结果表明该方法在实际应用中的有效性和可行性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、增强现实和游戏开发等场景，能够为用户提供更加流畅和真实的交互体验。随着技术的进步，该方法有望在资源受限的设备上实现高效的3D动作生成，推动相关领域的发展。

📄 摘要（原文）

To have a seamless user experience on immersive AR/VR applications, the importance of efficient and effective Neural Network (NN) models is undeniable, since missing body parts that cannot be captured by limited sensors should be generated using these models for a complete 3D full-body reconstruction in virtual environment. However, the state-of-the-art NN-models are typically computational expensive and they leverage longer sequences of sparse tracking inputs to generate full-body movements by capturing temporal context. Inevitably, longer sequences increase the computation overhead and introduce noise in longer temporal dependencies that adversely affect the generation performance. In this paper, we propose a novel Multi-Layer Perceptron (MLP)-based method that enhances the overall performance while balancing the computational cost and memory overhead for efficient 3D full-body generation. Precisely, we introduce a NN-mechanism that divides the longer sequence of inputs into smaller temporal windows. Later, the current motion is merged with the information from these windows through latent representations to utilize the past context for the generation. Our experiments demonstrate that generation accuracy of our method with this NN-mechanism is significantly improved compared to the state-of-the-art methods while greatly reducing computational costs and memory overhead, making our method suitable for resource-constrained devices.