Efficient 3D Full-Body Motion Generation from Sparse Tracking Inputs with Temporal Windows
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的时序窗口方法，高效生成稀疏输入下的3D全身动作
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 3D全身动作生成 稀疏跟踪输入 多层感知器 时序窗口 计算效率 AR/VR 运动重建
📋 核心要点
- 现有方法计算成本高，依赖长序列输入，导致计算开销大，并引入噪声影响生成性能。
- 提出一种基于MLP的时序窗口方法，将长序列分割为小窗口，利用潜在表示融合过去上下文。
- 实验表明，该方法在显著降低计算成本和内存开销的同时，提高了生成精度，适用于资源受限设备。
📝 摘要（中文）
为了在沉浸式AR/VR应用中获得无缝的用户体验，高效且有效的神经网络模型至关重要。由于有限的传感器无法捕获所有身体部位，因此需要使用这些模型生成缺失的身体部位，以在虚拟环境中进行完整的3D全身重建。然而，目前最先进的神经网络模型通常计算量大，并且依赖于较长的稀疏跟踪输入序列来生成全身运动，以此捕获时序上下文。不可避免地，较长的序列会增加计算开销，并在较长的时间依赖关系中引入噪声，从而不利地影响生成性能。本文提出了一种新颖的基于多层感知器（MLP）的方法，该方法通过平衡计算成本和内存开销来提高整体性能，从而实现高效的3D全身生成。具体来说，我们引入了一种神经网络机制，该机制将较长的输入序列划分为较小的时间窗口。随后，通过潜在表示将当前运动与来自这些窗口的信息合并，以利用过去的上下文进行生成。实验表明，与最先进的方法相比，我们的方法通过这种神经网络机制显著提高了生成精度，同时大大降低了计算成本和内存开销，使我们的方法适用于资源受限的设备。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从稀疏的跟踪输入中高效生成高质量3D全身运动的问题。现有方法，特别是基于深度学习的方法，通常需要较长的输入序列来捕捉时间上下文，这导致计算量大、内存开销高，并且长序列中存在的噪声会降低生成精度。因此，如何在计算资源有限的情况下，利用有限的输入数据生成逼真的全身运动是一个关键挑战。
核心思路：论文的核心思路是将长序列输入分解为多个短时窗，并利用这些时窗中的信息来增强当前帧的运动生成。通过这种方式，模型可以有效地利用过去的信息，而无需处理整个长序列，从而降低计算复杂度和内存需求。同时，通过关注局部时间上下文，可以减少长序列中噪声的影响。
技术框架：该方法基于多层感知器（MLP）构建。整体流程如下：1）将长序列输入分割成多个时间窗口；2）使用MLP对每个时间窗口进行编码，得到潜在表示；3）将当前帧的输入与来自各个时间窗口的潜在表示进行融合；4）使用MLP解码融合后的表示，生成完整的3D全身运动。
关键创新：该方法最重要的创新点在于引入了时序窗口机制，将长序列分解为多个短时窗，并利用这些时窗中的信息来增强当前帧的运动生成。这种方法有效地降低了计算复杂度和内存需求，同时提高了生成精度。与直接处理长序列的方法相比，该方法更加高效和鲁棒。
关键设计：论文中关键的设计包括：1）时间窗口的大小和数量；2）用于编码时间窗口和解码融合表示的MLP的网络结构；3）融合当前帧输入和时间窗口潜在表示的方式。具体参数设置和网络结构在论文中应该有详细描述（未知）。损失函数的设计也至关重要，可能包括重建损失和正则化项（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文提出的方法在生成精度上显著优于现有方法，同时大大降低了计算成本和内存开销。具体的性能数据（例如，生成误差的降低百分比、计算时间的缩短比例、内存占用的减少量）以及对比的基线方法需要在论文中查找（未知）。该方法在资源受限设备上的适用性是其重要的优势。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于AR/VR、游戏、动画制作等领域。在AR/VR中，可以利用少量传感器数据实时生成完整的全身运动，提升用户体验。在游戏和动画制作中，可以减少对动作捕捉设备的需求，降低制作成本。此外，该技术还可以应用于远程医疗、康复训练等领域，通过分析患者的运动数据，提供个性化的治疗方案。
📄 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.