Text-driven Motion Generation: Overview, Challenges and Directions

📄 arXiv: 2505.09379v1 📥 PDF

作者: Ali Rida Sahili, Najett Neji, Hedi Tabia

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-14

备注: 17 pages, 5 tables

💡 一句话要点

综述文本驱动的运动生成，分析挑战与未来方向，助力虚拟现实等应用。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 文本驱动运动生成 运动合成 自然语言处理 深度学习 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有运动合成方法依赖预定义输入或动作标签，缺乏灵活性，难以适应复杂场景。
  2. 本文对文本驱动运动生成方法进行全面综述，从架构和运动表示两个角度分类。
  3. 总结了常用数据集、评估方法和基准，旨在指出当前挑战并探索未来方向。

📝 摘要（中文）

文本驱动的运动生成提供了一种强大而直观的方式，可以直接从自然语言创建人体运动。它无需预定义的运动输入，为控制动画角色提供了一种灵活且易于访问的方法。这使其在虚拟现实、游戏、人机交互和机器人等领域特别有用。本文首先回顾了运动合成的传统视角，其中模型侧重于从观察到的初始序列预测未来的姿势，通常以动作标签为条件。然后，我们对现代文本到运动生成方法进行了全面而结构化的综述，从两个互补的角度对其进行分类：（i）架构方面，将方法分为基于VAE、基于扩散和混合模型；（ii）运动表示方面，区分离散和连续运动生成策略。此外，我们还探讨了最广泛使用的数据集、评估方法和塑造该领域进展的最新基准。通过本次调查，我们旨在了解该领域目前的状况，引起人们对其主要挑战和局限性的关注，并强调未来探索的有希望的方向。我们希望这项工作能为致力于推动语言驱动的人体运动合成的研究人员和从业人员提供一个有价值的起点。

🔬 方法详解

问题定义：文本驱动的运动生成旨在解决如何根据自然语言描述自动生成逼真、自然的运动序列的问题。现有方法通常依赖于预定义的动作输入或动作标签，这限制了其灵活性和泛化能力。此外，如何有效地将文本信息融入到运动生成模型中，以及如何评估生成运动的质量，仍然是该领域面临的挑战。

核心思路：本文的核心思路是对现有文本驱动的运动生成方法进行系统性的分类和总结，从架构和运动表示两个角度分析不同方法的优缺点。通过梳理该领域的研究进展，指出当前面临的挑战和未来的研究方向，为研究人员提供参考。

技术框架：本文的综述框架主要包含以下几个部分：首先，回顾传统的运动合成方法；然后，对现代文本到运动生成方法进行分类，包括基于VAE的模型、基于扩散的模型和混合模型；接着，从运动表示的角度，区分离散和连续运动生成策略；最后，探讨了常用的数据集、评估方法和基准。

关键创新：本文的关键创新在于其对文本驱动的运动生成方法进行了全面而结构化的分类，并从架构和运动表示两个角度进行了深入分析。此外，本文还总结了该领域面临的挑战和未来的研究方向，为研究人员提供了有价值的参考。

关键设计：本文主要关注对现有方法的分类和总结，并没有提出新的模型或算法。但是，本文对不同方法的架构、运动表示、损失函数等方面进行了详细的描述，为研究人员提供了深入了解这些方法的途径。例如，对于基于VAE的模型，本文讨论了如何设计编码器和解码器，以及如何使用变分推断来学习运动的潜在空间表示。对于基于扩散的模型，本文讨论了如何使用扩散过程来生成运动序列，以及如何使用逆扩散过程来从噪声中恢复运动。

📊 实验亮点

本文对现有文本驱动的运动生成方法进行了全面的综述，并总结了常用的数据集、评估方法和基准。通过对不同方法的比较分析，指出了当前研究的局限性和未来的发展方向。该综述为研究人员提供了一个有价值的起点，有助于推动该领域的发展。

🎯 应用场景

文本驱动的运动生成在虚拟现实、游戏、人机交互和机器人等领域具有广泛的应用前景。例如，可以用于创建逼真的虚拟角色动画，实现自然的人机交互，以及控制机器人执行复杂的运动任务。该技术的发展将极大地提升这些领域的用户体验和应用价值。

📄 摘要（原文）

Text-driven motion generation offers a powerful and intuitive way to create human movements directly from natural language. By removing the need for predefined motion inputs, it provides a flexible and accessible approach to controlling animated characters. This makes it especially useful in areas like virtual reality, gaming, human-computer interaction, and robotics. In this review, we first revisit the traditional perspective on motion synthesis, where models focused on predicting future poses from observed initial sequences, often conditioned on action labels. We then provide a comprehensive and structured survey of modern text-to-motion generation approaches, categorizing them from two complementary perspectives: (i) architectural, dividing methods into VAE-based, diffusion-based, and hybrid models; and (ii) motion representation, distinguishing between discrete and continuous motion generation strategies. In addition, we explore the most widely used datasets, evaluation methods, and recent benchmarks that have shaped progress in this area. With this survey, we aim to capture where the field currently stands, bring attention to its key challenges and limitations, and highlight promising directions for future exploration. We hope this work offers a valuable starting point for researchers and practitioners working to push the boundaries of language-driven human motion synthesis.