EgoAnimate: Generating Human Animations from Egocentric top-down Views
作者: G. Kutay Türkoglu, Julian Tanke, Iheb Belgacem, Lev Markhasin
分类: cs.CV
发布日期: 2025-07-12
备注: 10 pages, 5 figures
💡 一句话要点
EgoAnimate：从第一人称视角生成可动画的人体模型
🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 第一人称视角 人体动画 生成模型 Stable Diffusion ControlNet
📋 核心要点
- 第一人称视角人体动作捕捉面临遮挡和比例失真等挑战，现有方法依赖多视角数据或缺乏生成先验。
- EgoAnimate利用Stable Diffusion的生成能力，从第一人称俯视图像重建可动画的正面人体模型。
- 该方法通过ControlNet和Stable Diffusion，将俯视图像转换为正面视图，并驱动人体动画，提升了泛化性。
📝 摘要（中文）
理想的数字远程呈现体验需要精确地复制一个人的身体、服装和动作。为了捕获这些动作并将其转移到虚拟现实中，可以采用第一人称视角，从而可以使用便携且经济高效的设备，而无需前置摄像头。然而，这种视角带来了诸如遮挡和扭曲的身体比例等挑战。目前，很少有工作从第一人称视角重建人体外观，并且没有工作使用基于生成先验的方法。一些方法在推理过程中从单个第一人称图像创建化身，但仍然依赖于训练期间的多视角数据集。据我们所知，这是第一个使用生成骨干网络从第一人称输入重建可动画化身的的研究。基于Stable Diffusion，我们的方法减少了训练负担并提高了泛化能力。受到SiTH和MagicMan等方法的启发，这些方法从正面图像执行360度重建，我们引入了一种pipeline，该pipeline使用ControlNet和Stable Diffusion骨干网络从遮挡的俯视图像生成逼真的正面视图。我们的目标是将单个俯视的第一人称图像转换为逼真的正面表示，并将其输入到图像到运动模型中。这使得能够从最少的输入生成化身动作，为更易于访问和更具通用性的远程呈现系统铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从第一人称视角（特别是俯视视角）的图像中重建可动画人体模型的问题。现有方法要么依赖于多视角数据进行训练，这限制了其应用场景，要么缺乏利用生成先验的能力，导致重建效果不佳。此外，第一人称视角固有的遮挡和比例失真问题也增加了重建的难度。
核心思路：论文的核心思路是利用Stable Diffusion等生成模型的强大生成能力，结合ControlNet等条件控制技术，将第一人称俯视图像转换为更易于处理的正面视图，然后利用该正面视图驱动人体动画。通过这种方式，可以克服第一人称视角的遮挡和比例失真问题，并减少对多视角数据的依赖。
技术框架：EgoAnimate的整体框架包含以下几个主要阶段：1) 图像转换：使用ControlNet和Stable Diffusion将第一人称俯视图像转换为正面视图。ControlNet用于引导Stable Diffusion生成符合输入图像结构信息的图像。2) 人体模型重建：从生成的正面视图中提取人体姿态和形状信息，重建三维人体模型。3) 动画驱动：将重建的人体模型与图像到运动模型结合，实现人体动画的生成。
关键创新：该方法最重要的创新点在于首次将生成模型（Stable Diffusion）应用于第一人称视角的人体动画重建。与传统方法相比，该方法能够更好地处理遮挡和比例失真问题，并减少对多视角数据的依赖。此外，利用ControlNet进行条件控制，可以更精确地引导生成模型生成符合输入图像特征的图像。
关键设计：ControlNet的具体结构和参数设置（未知）。Stable Diffusion模型的选择和微调策略（未知）。图像到运动模型的选择和集成方式（未知）。损失函数的设计，用于优化图像转换和人体模型重建过程（未知）。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文首次将Stable Diffusion等生成模型应用于第一人称视角的人体动画重建，有效解决了遮挡和比例失真问题。该方法减少了对多视角数据的依赖，提高了泛化能力，为远程呈现等应用提供了新的解决方案。具体的性能数据、对比基线、提升幅度等信息未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、远程呈现等领域。通过第一人称视角，用户可以更自然地与其虚拟化身进行交互，从而提升沉浸式体验。此外，该技术还可以用于创建更易于访问和更具通用性的远程呈现系统，使用户能够远程参与各种活动。
📄 摘要（原文）
An ideal digital telepresence experience requires accurate replication of a person's body, clothing, and movements. To capture and transfer these movements into virtual reality, the egocentric (first-person) perspective can be adopted, which enables the use of a portable and cost-effective device without front-view cameras. However, this viewpoint introduces challenges such as occlusions and distorted body proportions. There are few works reconstructing human appearance from egocentric views, and none use a generative prior-based approach. Some methods create avatars from a single egocentric image during inference, but still rely on multi-view datasets during training. To our knowledge, this is the first study using a generative backbone to reconstruct animatable avatars from egocentric inputs. Based on Stable Diffusion, our method reduces training burden and improves generalizability. Inspired by methods such as SiTH and MagicMan, which perform 360-degree reconstruction from a frontal image, we introduce a pipeline that generates realistic frontal views from occluded top-down images using ControlNet and a Stable Diffusion backbone. Our goal is to convert a single top-down egocentric image into a realistic frontal representation and feed it into an image-to-motion model. This enables generation of avatar motions from minimal input, paving the way for more accessible and generalizable telepresence systems.