PAMD: Plausibility-Aware Motion Diffusion Model for Long Dance Generation

📄 arXiv: 2505.20056v1 📥 PDF

作者: Hongsong Wang, Yin Zhu, Qiuxia Lai, Yang Zhang, Guo-Sen Xie, Xin Geng

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-26

备注: This project page is available at: https://mucunzhuzhu.github.io/PAMD-page/

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出PAMD：一个考虑物理合理性的长舞蹈生成扩散模型

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 舞蹈生成 扩散模型 物理合理性 神经距离场 音乐对齐 运动约束 长序列生成

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的音乐到舞蹈生成方法难以产生物理上合理的运动。
  2. PAMD通过引入可信运动约束（PMC）和先验运动指导（PMG）来保证生成舞蹈的物理合理性。
  3. 实验结果表明，PAMD显著提高了音乐对齐性，并增强了生成运动的物理合理性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为Plausibility-Aware Motion Diffusion (PAMD) 的框架，用于生成音乐对齐且物理上逼真的舞蹈。PAMD的核心是可信运动约束 (PMC)，它利用神经距离场 (NDF) 来建模真实的姿势流形，并引导生成的运动朝向物理上有效的姿势流形。为了在生成过程中提供更有效的指导，PAMD 结合了先验运动指导 (PMG)，它使用站立姿势作为音乐特征的辅助条件。为了进一步增强复杂运动的真实感，引入了具有足-地接触的运动细化 (MRFC) 模块，通过弥合线性关节位置空间中的优化目标与非线性旋转空间中的数据表示之间的差距来解决足部滑动伪影。大量实验表明，PAMD 显著提高了音乐对齐性，并增强了生成运动的物理合理性。

🔬 方法详解

问题定义：现有音乐到舞蹈生成方法，特别是基于扩散模型的方法，在生成长舞蹈序列时，难以保证生成运动的物理合理性，例如出现关节扭曲、穿模等不符合人体运动学规律的现象。这是因为模型缺乏对人体姿势流形的约束，容易生成不自然的姿势。

核心思路：PAMD的核心思路是通过引入物理合理性约束，引导扩散模型生成更符合人体运动学规律的舞蹈动作。具体来说，PAMD利用神经距离场（NDF）来建模人体姿势流形，并将其作为约束条件加入到扩散模型的训练和生成过程中。此外，还引入了先验运动指导（PMG），利用站立姿势作为辅助信息，进一步提升生成效果。

技术框架：PAMD框架主要包含三个模块：1) 基于扩散模型的舞蹈生成器：负责生成初始的舞蹈动作序列。2) 可信运动约束（PMC）：利用神经距离场（NDF）对生成的动作进行约束，使其更接近真实的人体姿势流形。3) 先验运动指导（PMG）：利用站立姿势作为辅助信息，引导生成器生成更合理的动作。4) 具有足-地接触的运动细化 (MRFC) 模块：解决足部滑动伪影。

关键创新：PAMD的关键创新在于引入了可信运动约束（PMC），利用神经距离场（NDF）来建模人体姿势流形，并将其作为约束条件加入到扩散模型的训练和生成过程中。这使得模型能够生成更符合人体运动学规律的舞蹈动作，显著提升了生成舞蹈的物理合理性。此外，MRFC模块通过弥合线性关节位置空间中的优化目标与非线性旋转空间中的数据表示之间的差距来解决足部滑动伪影，进一步提升了生成效果。

关键设计：PMC模块使用神经距离场（NDF）来建模人体姿势流形。NDF将每个姿势映射到一个距离值，表示该姿势与真实姿势流形的距离。在训练过程中，PAMD使用NDF作为损失函数的一部分，鼓励生成的姿势更接近真实姿势流形。PMG模块使用站立姿势作为辅助信息，通过将站立姿势与音乐特征进行融合，引导生成器生成更合理的动作。MRFC模块通过优化足部与地面的接触点，减少足部滑动伪影。具体来说，MRFC模块使用了一种基于优化的方法，迭代地调整足部的位置，使其更接近地面。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，PAMD在音乐对齐性和物理合理性方面均优于现有方法。具体来说，PAMD在音乐对齐性指标上提升了X%，在物理合理性指标上提升了Y%。通过消融实验验证了PMC和PMG模块的有效性。可视化结果表明，PAMD能够生成更逼真、更自然的舞蹈动作。

🎯 应用场景

PAMD在艺术、人机交互、虚拟现实和数字娱乐等领域具有广泛的应用前景。它可以用于生成各种风格的舞蹈，为虚拟角色赋予更逼真的动作，提升用户在虚拟环境中的沉浸感。此外，PAMD还可以用于舞蹈教学、康复训练等领域，为用户提供个性化的运动指导。

📄 摘要（原文）

Computational dance generation is crucial in many areas, such as art, human-computer interaction, virtual reality, and digital entertainment, particularly for generating coherent and expressive long dance sequences. Diffusion-based music-to-dance generation has made significant progress, yet existing methods still struggle to produce physically plausible motions. To address this, we propose Plausibility-Aware Motion Diffusion (PAMD), a framework for generating dances that are both musically aligned and physically realistic. The core of PAMD lies in the Plausible Motion Constraint (PMC), which leverages Neural Distance Fields (NDFs) to model the actual pose manifold and guide generated motions toward a physically valid pose manifold. To provide more effective guidance during generation, we incorporate Prior Motion Guidance (PMG), which uses standing poses as auxiliary conditions alongside music features. To further enhance realism for complex movements, we introduce the Motion Refinement with Foot-ground Contact (MRFC) module, which addresses foot-skating artifacts by bridging the gap between the optimization objective in linear joint position space and the data representation in nonlinear rotation space. Extensive experiments show that PAMD significantly improves musical alignment and enhances the physical plausibility of generated motions. This project page is available at: https://mucunzhuzhu.github.io/PAMD-page/.