UniMoGen: Universal Motion Generation
作者: Aliasghar Khani, Arianna Rampini, Evan Atherton, Bruno Roy
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-05-28
💡 一句话要点
UniMoGen：一种通用的、骨骼无关的运动生成扩散模型
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 运动生成 扩散模型 骨骼无关 UNet 角色动画 风格控制 轨迹控制
📋 核心要点
- 现有运动生成方法依赖特定骨骼结构，限制了其在不同角色间的通用性，难以处理多样化的角色动画。
- UniMoGen采用基于UNet的扩散模型，动态处理每个角色所需的关节，实现骨骼无关性和计算效率。
- UniMoGen在100style数据集上优于现有方法，并在混合数据集上实现了高性能和效率提升。
📝 摘要（中文）
运动生成是计算机图形学、动画、游戏和机器人技术的基础，它能够创建逼真且多样的角色运动。现有方法的一个重要限制是它们依赖于特定的骨骼结构，这限制了它们在不同角色之间的通用性。为了克服这个问题，我们提出了UniMoGen，一种基于UNet的新型扩散模型，专为骨骼无关的运动生成而设计。UniMoGen可以在来自不同角色（如人类和动物）的运动数据上进行训练，而无需预定义的最大关节数量。通过动态处理每个角色所需的关节，我们的模型实现了骨骼无关性和计算效率。UniMoGen的关键特性包括通过风格和轨迹输入的可控性，以及从过去帧继续运动的能力。我们在100style数据集上展示了UniMoGen的有效性，它在多样化的角色运动生成方面优于最先进的方法。此外，当在100style和LAFAN1数据集上进行训练时，UniMoGen在两个骨骼上都实现了高性能和更高的效率。这些结果突出了UniMoGen通过为各种角色动画提供灵活、高效和可控的解决方案来推进运动生成的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：现有运动生成方法通常依赖于预定义的骨骼结构，这使得它们难以泛化到具有不同骨骼结构的角色上，例如人类、动物等。这种限制阻碍了运动生成技术在更广泛的应用场景中的应用。现有方法的痛点在于缺乏灵活性和通用性，需要为不同的角色重新设计和训练模型。
核心思路：UniMoGen的核心思路是设计一个骨骼无关的运动生成模型，该模型能够动态地处理不同角色的骨骼结构，而无需预先定义最大关节数量。通过这种方式，模型可以学习到通用的运动模式，并将其应用于具有不同骨骼结构的角色上。这样设计的目的是提高模型的泛化能力和灵活性。
技术框架：UniMoGen采用基于UNet的扩散模型。整体架构包含以下几个主要模块：1）输入编码模块，用于将骨骼运动数据编码为潜在空间表示；2）扩散过程，逐步向潜在空间表示添加噪声；3）反向扩散过程，从噪声中逐步恢复出清晰的运动数据；4）输出解码模块，将潜在空间表示解码为最终的运动数据。模型还支持通过风格和轨迹输入进行控制，从而实现可控的运动生成。
关键创新：UniMoGen最重要的技术创新点在于其骨骼无关的设计。与现有方法不同，UniMoGen不需要预先定义最大关节数量，而是可以动态地处理不同角色的骨骼结构。这种设计使得UniMoGen能够学习到通用的运动模式，并将其应用于具有不同骨骼结构的角色上。此外，UniMoGen还支持通过风格和轨迹输入进行控制，从而实现可控的运动生成。
关键设计：UniMoGen的关键设计包括：1）使用UNet作为基础架构，UNet具有强大的特征提取和重建能力；2）采用扩散模型，扩散模型能够生成高质量的运动数据；3）设计了动态关节处理机制，能够根据输入角色的骨骼结构动态地选择需要处理的关节；4）损失函数包括运动损失、风格损失和轨迹损失，用于约束生成的运动数据的质量和风格。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
UniMoGen在100style数据集上取得了显著的性能提升，优于现有的最先进方法。此外，当在100style和LAFAN1数据集上进行混合训练时，UniMoGen在两个数据集上都实现了高性能和更高的效率。这些结果表明，UniMoGen具有很强的泛化能力和适应性，可以应用于不同的角色和运动场景。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细的报告。
🎯 应用场景
UniMoGen具有广泛的应用前景，包括计算机图形学、动画、游戏和机器人技术等领域。它可以用于生成逼真且多样的角色运动，例如人类行走、跑步、跳跃等，以及动物的各种运动。此外，UniMoGen还可以用于创建虚拟现实和增强现实体验，以及训练机器人进行各种任务。该研究的实际价值在于提供了一种灵活、高效和可控的运动生成解决方案，可以大大降低运动生成成本，并提高运动生成质量。未来，UniMoGen可以进一步扩展到处理更复杂的运动场景，例如多人交互、物理交互等。
📄 摘要（原文）
Motion generation is a cornerstone of computer graphics, animation, gaming, and robotics, enabling the creation of realistic and varied character movements. A significant limitation of existing methods is their reliance on specific skeletal structures, which restricts their versatility across different characters. To overcome this, we introduce UniMoGen, a novel UNet-based diffusion model designed for skeleton-agnostic motion generation. UniMoGen can be trained on motion data from diverse characters, such as humans and animals, without the need for a predefined maximum number of joints. By dynamically processing only the necessary joints for each character, our model achieves both skeleton agnosticism and computational efficiency. Key features of UniMoGen include controllability via style and trajectory inputs, and the ability to continue motions from past frames. We demonstrate UniMoGen's effectiveness on the 100style dataset, where it outperforms state-of-the-art methods in diverse character motion generation. Furthermore, when trained on both the 100style and LAFAN1 datasets, which use different skeletons, UniMoGen achieves high performance and improved efficiency across both skeletons. These results highlight UniMoGen's potential to advance motion generation by providing a flexible, efficient, and controllable solution for a wide range of character animations.