Sparse2Dense: A Keypoint-driven Generative Framework for Human Video Compression and Vertex Prediction
作者: Bolin Chen, Ru-Ling Liao, Yan Ye, Jie Chen, Shanzhi Yin, Xinrui Ju, Shiqi Wang, Yibo Fan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-27
💡 一句话要点
Sparse2Dense：一种关键点驱动的生成框架，用于人体视频压缩和顶点预测
🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 人体视频压缩 顶点预测 生成模型 关键点驱动 多任务学习
📋 核心要点
- 现有方法难以兼顾低码率人体视频压缩和精确顶点预测，需要在动态运动建模、细节外观合成和几何一致性之间取得平衡。
- Sparse2Dense利用稀疏3D关键点作为紧凑的传输符号，通过关键点驱动的生成模型，实现超低码率视频压缩和精确顶点预测。
- 实验结果表明，Sparse2Dense在人体视频压缩方面表现出色，同时能够实现精确的人体顶点预测，适用于下游几何应用。
📝 摘要（中文）
本文提出Sparse2Dense，一种关键点驱动的生成框架，旨在解决带宽受限的多媒体应用中，超低码率人体视频压缩和精确顶点预测的挑战。该框架利用极其稀疏的3D关键点作为紧凑的传输符号，实现超低码率视频压缩和精确的人体顶点预测。核心创新是基于多任务学习和关键点感知的深度生成模型，该模型能够通过紧凑的3D关键点编码复杂的人体运动，并利用这些稀疏关键点估计密集运动，从而合成具有时间一致性和逼真纹理的视频。此外，还集成了一个顶点预测器，通过与视频生成联合优化来学习人体顶点几何结构，确保视觉内容和几何结构之间的一致性。实验表明，Sparse2Dense在人体视频压缩方面优于传统/生成视频编解码器，同时实现了精确的人体顶点预测。
🔬 方法详解
问题定义：现有的人体视频压缩方法在低码率下难以保持视频质量，并且难以同时提供精确的人体顶点信息。传统的视频编解码器在处理复杂的人体运动时效率较低，而基于生成模型的编解码器则难以保证几何一致性。因此，如何在超低码率下实现高质量的人体视频压缩，并同时提供精确的顶点信息，是一个具有挑战性的问题。
核心思路：Sparse2Dense的核心思路是利用稀疏的3D关键点来表示人体运动，并使用一个关键点驱动的生成模型，从这些稀疏的关键点中恢复出密集的运动信息和视频帧。通过这种方式，可以在保证视频质量的同时，显著降低码率。此外，通过联合优化视频生成和顶点预测，可以确保视觉内容和几何结构之间的一致性。
技术框架：Sparse2Dense框架主要包含两个模块：视频生成模块和顶点预测模块。视频生成模块接收稀疏的3D关键点作为输入，通过一个深度生成模型，生成具有时间一致性和逼真纹理的视频帧。顶点预测模块则接收相同的关键点作为输入，预测人体顶点的坐标。这两个模块通过联合优化进行训练，以确保视觉内容和几何结构之间的一致性。
关键创新：Sparse2Dense的关键创新在于其关键点驱动的生成模型。该模型能够有效地利用稀疏的3D关键点来表示人体运动，并从中恢复出密集的运动信息。与传统的视频编解码器相比，Sparse2Dense能够实现更高的压缩率，同时保持更好的视频质量。与现有的基于生成模型的编解码器相比，Sparse2Dense通过联合优化视频生成和顶点预测，能够更好地保证几何一致性。
关键设计：视频生成模块采用了一种基于Transformer的网络结构，能够有效地捕捉人体运动的时序依赖关系。顶点预测模块则采用了一种基于图卷积网络的结构，能够有效地利用人体骨骼的结构信息。损失函数包括视频重建损失、顶点预测损失和对抗损失，用于保证视频质量、顶点精度和生成模型的稳定性。关键点的数量和位置是重要的参数，需要根据具体的应用场景进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Sparse2Dense在人体视频压缩方面优于传统的视频编解码器，例如H.264和H.265，以及基于生成模型的编解码器。在相同的码率下，Sparse2Dense能够提供更高的视频质量，并且能够实现更精确的人体顶点预测。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细的展示。
🎯 应用场景
Sparse2Dense具有广泛的应用前景，包括实时运动分析、虚拟人动画和沉浸式娱乐等。它可以用于带宽受限的人体中心媒体传输，例如远程会议、在线教育和虚拟现实等。通过提供精确的人体顶点信息，Sparse2Dense还可以用于下游的几何应用，例如人体姿态估计、动作识别和三维重建等。该研究有望促进人机交互和虚拟现实技术的发展。
📄 摘要（原文）
For bandwidth-constrained multimedia applications, simultaneously achieving ultra-low bitrate human video compression and accurate vertex prediction remains a critical challenge, as it demands the harmonization of dynamic motion modeling, detailed appearance synthesis, and geometric consistency. To address this challenge, we propose Sparse2Dense, a keypoint-driven generative framework that leverages extremely sparse 3D keypoints as compact transmitted symbols to enable ultra-low bitrate human video compression and precise human vertex prediction. The key innovation is the multi-task learning-based and keypoint-aware deep generative model, which could encode complex human motion via compact 3D keypoints and leverage these sparse keypoints to estimate dense motion for video synthesis with temporal coherence and realistic textures. Additionally, a vertex predictor is integrated to learn human vertex geometry through joint optimization with video generation, ensuring alignment between visual content and geometric structure. Extensive experiments demonstrate that the proposed Sparse2Dense framework achieves competitive compression performance for human video over traditional/generative video codecs, whilst enabling precise human vertex prediction for downstream geometry applications. As such, Sparse2Dense is expected to facilitate bandwidth-efficient human-centric media transmission, such as real-time motion analysis, virtual human animation, and immersive entertainment.