MotionVerse: A Unified Multimodal Framework for Motion Comprehension, Generation and Editing
作者: Ruibing Hou, Mingshuang Luo, Hongyu Pan, Hong Chang, Shiguang Shan
分类: cs.CV
发布日期: 2025-09-28
备注: 17 pages, 6 figures
💡 一句话要点
MotionVerse：用于运动理解、生成和编辑的统一多模态框架
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 人体运动 多模态融合 大型语言模型 运动生成 运动编辑 残差量化 双塔架构
📋 核心要点
- 现有方法难以有效整合语言信息进行复杂的人体运动理解、生成和编辑。
- MotionVerse通过运动Tokenizer、延迟并行建模和双塔架构，实现多模态信息的有效融合。
- 实验结果表明，MotionVerse在多种运动相关任务上表现出色，验证了各组件的有效性。
📝 摘要（中文）
本文提出了MotionVerse，一个统一的框架，利用大型语言模型（LLMs）的能力来理解、生成和编辑单人和多人场景中的人体运动。为了高效地表示运动数据，我们采用了一种带有残差量化的运动tokenizer，将连续的运动序列转换为多流离散token。此外，我们引入了一种“延迟并行”建模策略，该策略在时间上交错残差token流的编码。这种设计使LLMs能够有效地捕获流间依赖关系，同时保持与单流建模相当的计算效率。此外，为了减轻运动和语言之间的模态干扰，我们设计了一个具有模态特定参数的“双塔架构”，确保运动信息的稳定集成，以用于理解和生成任务。全面的消融研究证明了MotionVerse中每个组件的有效性，广泛的实验展示了其在各种运动相关任务中的卓越性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在处理人体运动理解、生成和编辑任务时，尤其是在多模态融合方面存在挑战。具体来说，如何有效地将语言信息融入到运动数据的处理流程中，并避免模态间的相互干扰，是一个亟待解决的问题。此外，如何高效地表示和处理高维度的运动数据，也是一个重要的挑战。
核心思路：MotionVerse的核心思路是利用大型语言模型（LLMs）的强大能力，并结合专门设计的模块，来实现运动数据的理解、生成和编辑。通过运动tokenizer将连续的运动序列转换为离散的token，从而方便LLM的处理。同时，采用延迟并行建模策略和双塔架构，来提高计算效率和减少模态干扰。
技术框架：MotionVerse的整体架构包括以下几个主要模块：1) 运动Tokenizer：将连续的运动序列转换为多流离散token。2) 延迟并行建模：在时间上交错残差token流的编码，以捕获流间依赖关系。3) 双塔架构：使用模态特定参数，分别处理运动和语言信息，以减少模态干扰。整个流程首先通过运动Tokenizer将运动数据转换为token序列，然后通过延迟并行建模模块进行编码，最后通过双塔架构将运动和语言信息进行融合，从而实现运动的理解、生成和编辑。
关键创新：MotionVerse的关键创新在于以下几个方面：1) 提出了带有残差量化的运动Tokenizer，能够高效地表示运动数据。2) 引入了延迟并行建模策略，能够在保持计算效率的同时，有效地捕获流间依赖关系。3) 设计了双塔架构，能够减少运动和语言之间的模态干扰。这些创新使得MotionVerse能够在各种运动相关任务上取得卓越的性能。
关键设计：在运动Tokenizer中，使用了残差量化技术，以提高token的表达能力。在延迟并行建模中，具体的时间交错策略需要根据实际情况进行调整，以达到最佳的性能。在双塔架构中，模态特定参数的设计需要仔细考虑，以确保运动和语言信息能够有效地融合。损失函数的设计也需要考虑到不同任务的需求，例如，在运动生成任务中，可以使用对抗损失函数来提高生成运动的真实性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
MotionVerse通过延迟并行建模和双塔架构，在多个运动相关任务上取得了显著的性能提升。消融实验证明了各个组件的有效性。具体性能数据未知，但论文强调了其在运动理解、生成和编辑方面的卓越表现，并优于现有方法。
🎯 应用场景
MotionVerse在人机交互、虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域具有广泛的应用前景。它可以用于创建更加自然和逼真的人体运动，从而提高用户体验。例如，在虚拟现实游戏中，MotionVerse可以用于生成玩家的虚拟化身，并使其能够根据玩家的动作进行实时响应。在动画制作中，MotionVerse可以用于生成各种复杂的运动序列，从而提高制作效率。
📄 摘要（原文）
This paper proposes MotionVerse, a unified framework that harnesses the capabilities of Large Language Models (LLMs) to comprehend, generate, and edit human motion in both single-person and multi-person scenarios. To efficiently represent motion data, we employ a motion tokenizer with residual quantization, which converts continuous motion sequences into multi-stream discrete tokens. Furthermore, we introduce a \textit{Delay Parallel} Modeling strategy, which temporally staggers the encoding of residual token streams. This design enables LLMs to effectively capture inter-stream dependencies while maintaining computational efficiency comparable to single-stream modeling. Moreover, to alleviate modality interference between motion and language, we design a \textit{dual-tower architecture} with modality-specific parameters, ensuring stable integration of motion information for both comprehension and generation tasks. Comprehensive ablation studies demonstrate the effectiveness of each component in MotionVerse, and extensive experiments showcase its superior performance across a wide range of motion-relevant tasks.