Motion Generation: A Survey of Generative Approaches and Benchmarks
作者: Aliasghar Khani, Arianna Rampini, Bruno Roy, Larasika Nadela, Noa Kaplan, Evan Atherton, Derek Cheung, Jacky Bibliowicz
分类: cs.CV, cs.LG
发布日期: 2025-07-07
💡 一句话要点
运动生成综述：生成方法与基准的全面回顾与分类
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 运动生成 生成模型 GAN 自编码器 扩散模型 综述 人机交互 机器人
📋 核心要点
- 运动生成旨在合成逼真运动序列，但现有方法在建模范式上存在多样性，缺乏统一的比较和评估标准。
- 该综述通过对生成策略进行分类，分析架构、条件机制和生成设置，旨在提供运动生成领域的全面参考。
- 论文重点关注2023年以来的顶级会议论文，总结了评估指标和数据集，为研究人员提供清晰的比较和开放挑战。
📝 摘要（中文）
运动生成，即从各种条件输入合成逼真的运动序列，已成为计算机视觉、计算机图形学和机器人学中的核心问题，其应用范围从动画和虚拟代理到人机交互。随着该领域因GAN、自编码器、自回归模型和扩散模型等各种建模范式的引入而迅速发展，每种方法都带来了自身的优势和局限性。这种日益增长的多样性使得有必要进行一次全面而结构化的回顾，专门从所采用的生成方法的角度来考察最新的发展。在本综述中，我们根据其底层生成策略对运动生成方法进行了深入的分类。我们的主要重点是2023年以来在顶级会议上发表的论文，反映了该领域最新的进展。此外，我们还分析了架构原则、条件机制和生成设置，并编制了对文献中使用的评估指标和数据集的详细概述。我们的目标是实现更清晰的比较，并识别开放的挑战，从而为研究人员和从业人员提供一个及时和基础的参考，以应对快速发展的运动生成领域。
🔬 方法详解
问题定义：运动生成旨在根据给定的条件（例如文本描述、音乐、或其他动作序列）生成逼真且自然的运动序列。现有方法，如GAN、自编码器、自回归模型和扩散模型，各有优缺点，导致研究人员难以选择合适的方法，并且缺乏统一的评估标准来比较不同方法的性能。此外，如何有效地利用条件信息，以及如何生成长时一致的运动序列仍然是挑战。
核心思路：该综述的核心思路是对现有的运动生成方法进行系统性的分类和分析，重点关注其底层生成策略。通过对不同生成方法的架构、条件机制、生成设置、评估指标和数据集进行深入研究，旨在为研究人员提供一个全面的参考框架，帮助他们更好地理解各种方法的优缺点，并选择适合特定任务的方法。
技术框架：该综述的技术框架主要包括以下几个方面：1) 基于生成策略对运动生成方法进行分类；2) 分析不同方法的架构原则，例如GAN、自编码器、自回归模型和扩散模型；3) 研究不同的条件机制，例如文本条件、音乐条件和动作条件；4) 考察不同的生成设置，例如单步生成和序列生成；5) 总结常用的评估指标和数据集。
关键创新：该综述的关键创新在于其全面性和系统性。它不仅涵盖了各种主流的运动生成方法，还深入分析了它们的底层生成策略、架构原则、条件机制、生成设置、评估指标和数据集。此外，该综述还重点关注了2023年以来发表的最新研究成果，反映了该领域最新的进展。
关键设计：该综述的关键设计在于其分类体系和分析框架。通过将运动生成方法按照生成策略进行分类，可以更清晰地理解不同方法的本质区别。通过分析架构原则、条件机制、生成设置、评估指标和数据集，可以更全面地评估不同方法的性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该综述重点关注2023年以来发表的顶级会议论文，全面回顾了基于GAN、自编码器、自回归模型和扩散模型的运动生成方法。它详细分析了各种方法的架构、条件机制和生成设置，并总结了常用的评估指标和数据集。该综述为研究人员提供了一个清晰的比较框架，有助于他们了解不同方法的优缺点，并选择适合特定任务的方法。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于动画制作、虚拟角色控制、人机交互、游戏开发、机器人运动规划等领域。通过提供运动生成方法的全面综述，可以加速相关技术的发展，并促进其在实际应用中的落地。例如，可以利用该综述指导开发更逼真、更自然的虚拟角色动画，或者设计更智能、更灵活的机器人运动控制系统。
📄 摘要（原文）
Motion generation, the task of synthesizing realistic motion sequences from various conditioning inputs, has become a central problem in computer vision, computer graphics, and robotics, with applications ranging from animation and virtual agents to human-robot interaction. As the field has rapidly progressed with the introduction of diverse modeling paradigms including GANs, autoencoders, autoregressive models, and diffusion-based techniques, each approach brings its own advantages and limitations. This growing diversity has created a need for a comprehensive and structured review that specifically examines recent developments from the perspective of the generative approach employed. In this survey, we provide an in-depth categorization of motion generation methods based on their underlying generative strategies. Our main focus is on papers published in top-tier venues since 2023, reflecting the most recent advancements in the field. In addition, we analyze architectural principles, conditioning mechanisms, and generation settings, and compile a detailed overview of the evaluation metrics and datasets used across the literature. Our objective is to enable clearer comparisons and identify open challenges, thereby offering a timely and foundational reference for researchers and practitioners navigating the rapidly evolving landscape of motion generation.