MoGIC: Boosting Motion Generation via Intention Understanding and Visual Context
作者: Junyu Shi, Yong Sun, Zhiyuan Zhang, Lijiang Liu, Zhengjie Zhang, Yuxin He, Qiang Nie
分类: cs.CV
发布日期: 2025-10-03
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
MoGIC：通过意图理解和视觉上下文增强运动生成
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 运动生成 意图理解 视觉上下文 多模态融合 Transformer 混合注意力机制
📋 核心要点
- 现有文本驱动的运动生成方法难以捕捉动作的因果逻辑和人类意图。
- MoGIC通过联合优化多模态运动生成和意图预测，融入视觉先验，提升生成效果。
- 实验表明，MoGIC在多个数据集上显著降低了FID，并在运动描述方面超越了LLM。
📝 摘要（中文）
现有的文本驱动运动生成方法通常将合成视为语言和运动之间的双向映射，但在捕捉动作执行的因果逻辑和驱动行为的人类意图方面仍然有限。由于语言本身无法指定细粒度的时空细节，缺乏视觉基础进一步限制了精度和个性化。我们提出了MoGIC，一个统一的框架，将意图建模和视觉先验集成到多模态运动合成中。通过联合优化多模态条件运动生成和意图预测，MoGIC揭示了潜在的人类目标，利用视觉先验来增强生成，并展示了通用的多模态生成能力。我们进一步引入了一种具有自适应范围的混合注意力机制，以实现条件token和运动子序列之间的有效局部对齐。为了支持这种范式，我们从21个高质量的运动数据集中整理了一个440小时的基准Mo440H。实验表明，经过微调后，MoGIC在HumanML3D上将FID降低了38.6％，在Mo440H上降低了34.6％，通过轻量级的文本头在运动描述方面超过了基于LLM的方法，并进一步实现了意图预测和视觉条件生成，从而推进了可控运动合成和意图理解。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本驱动的运动生成方法主要依赖于语言和运动之间的直接映射，忽略了人类意图在动作执行中的关键作用，并且缺乏视觉信息的辅助，导致生成结果不够精确和个性化。这些方法难以捕捉动作的因果关系，也无法根据具体的视觉场景进行调整。
核心思路：MoGIC的核心思路是将意图理解和视觉上下文融入到运动生成过程中。通过联合优化多模态条件下的运动生成和意图预测，模型能够学习到潜在的人类目标，并利用视觉先验信息来指导运动的生成，从而提高生成结果的质量和可控性。
技术框架：MoGIC框架包含多模态条件运动生成模块、意图预测模块和视觉先验融合模块。首先，模型接收文本描述和视觉信息作为输入。然后，多模态条件运动生成模块根据文本描述生成初步的运动序列。同时，意图预测模块根据文本和视觉信息预测人类的意图。最后，视觉先验融合模块将视觉信息和预测的意图融入到运动生成过程中，生成最终的运动序列。
关键创新：MoGIC的关键创新在于将意图理解和视觉上下文融入到运动生成中，实现了多模态信息的有效融合。此外，论文还提出了一种混合注意力机制，能够自适应地调整注意力范围，从而更好地对齐条件token和运动子序列。
关键设计：MoGIC使用了Transformer架构作为其核心网络结构。混合注意力机制允许模型在局部和全局范围内关注不同的条件token。损失函数包括运动生成损失、意图预测损失和对比学习损失，用于优化模型的各个模块。Mo440H数据集的构建也为该研究提供了高质量的训练数据。
📊 实验亮点
MoGIC在HumanML3D和Mo440H数据集上分别实现了38.6%和34.6%的FID降低，显著优于现有方法。此外，MoGIC在运动描述任务中超越了基于LLM的方法，并且能够实现意图预测和视觉条件生成，展示了其强大的多模态生成能力。
🎯 应用场景
MoGIC的研究成果可应用于虚拟现实、游戏开发、机器人控制等领域。例如，可以根据用户的文本描述和场景视觉信息，生成逼真的人体运动动画，增强虚拟现实体验。在机器人控制中，可以根据人类的指令和环境感知，生成合理的机器人动作，提高人机交互的自然性。
📄 摘要（原文）
Existing text-driven motion generation methods often treat synthesis as a bidirectional mapping between language and motion, but remain limited in capturing the causal logic of action execution and the human intentions that drive behavior. The absence of visual grounding further restricts precision and personalization, as language alone cannot specify fine-grained spatiotemporal details. We propose MoGIC, a unified framework that integrates intention modeling and visual priors into multimodal motion synthesis. By jointly optimizing multimodal-conditioned motion generation and intention prediction, MoGIC uncovers latent human goals, leverages visual priors to enhance generation, and exhibits versatile multimodal generative capability. We further introduce a mixture-of-attention mechanism with adaptive scope to enable effective local alignment between conditional tokens and motion subsequences. To support this paradigm, we curate Mo440H, a 440-hour benchmark from 21 high-quality motion datasets. Experiments show that after finetuning, MoGIC reduces FID by 38.6\% on HumanML3D and 34.6\% on Mo440H, surpasses LLM-based methods in motion captioning with a lightweight text head, and further enables intention prediction and vision-conditioned generation, advancing controllable motion synthesis and intention understanding. The code is available at https://github.com/JunyuShi02/MoGIC