HumanCM: One Step Human Motion Prediction

📄 arXiv: 2510.16709v2 📥 PDF

作者: Liu Haojie, Gao Suixiang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-19 (更新: 2025-10-23)

备注: 6 pages, 3 figures, 2 tables

💡 一句话要点

提出HumanCM，一种基于一致性模型的人体运动单步预测框架

🎯 匹配领域: 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人体运动预测 一致性模型 单步生成 Transformer 时空建模

📋 核心要点

  1. 现有基于扩散模型的人体运动预测依赖多步去噪，计算成本高，推理速度慢。
  2. HumanCM通过学习噪声和干净运动状态间的自洽映射，实现单步生成，显著提升效率。
  3. 实验表明，HumanCM在精度上可与SOTA扩散模型媲美，同时推理速度提升显著。

📝 摘要（中文）

本文提出HumanCM，一个基于一致性模型的人体运动单步预测框架。与基于扩散模型的多步去噪方法不同，HumanCM通过学习噪声运动状态和干净运动状态之间的自洽映射，实现高效的单步生成。该框架采用基于Transformer的时空架构，并结合时间嵌入来建模长程依赖关系并保持运动连贯性。在Human3.6M和HumanEva-I数据集上的实验表明，HumanCM在实现与最先进的扩散模型相当或更优的精度的同时，将推理步骤减少了高达两个数量级。

🔬 方法详解

问题定义：人体运动预测旨在根据过去一段时间的运动轨迹预测未来一段时间的运动轨迹。现有的基于扩散模型的方法通常需要进行多步去噪，计算量大，推理速度慢，难以满足实时性要求。

核心思路：HumanCM的核心思路是利用一致性模型，直接学习噪声运动状态和干净运动状态之间的映射关系。通过训练一个能够将任意噪声状态映射到同一干净状态的模型，实现单步生成，从而避免了多步迭代去噪的过程。这种方法旨在提高预测速度，同时保持预测精度。

技术框架：HumanCM的整体架构基于Transformer，用于建模人体运动的时空依赖关系。该框架包含以下主要模块：1）输入嵌入层：将输入的历史运动序列嵌入到高维空间；2）Transformer编码器：提取运动序列的时空特征；3）时间嵌入：将时间信息编码到特征中，以区分不同时间步的运动状态；4）一致性模型：学习噪声和干净运动状态之间的映射关系，实现单步预测。

关键创新：HumanCM最关键的创新在于使用一致性模型进行人体运动预测。与传统的扩散模型相比，一致性模型只需要一步推理即可生成预测结果，大大提高了预测速度。此外，HumanCM还采用了Transformer架构和时间嵌入，有效地建模了人体运动的时空依赖关系，提高了预测精度。

关键设计：在网络结构方面，HumanCM采用了多层Transformer编码器，以提取更丰富的时空特征。在损失函数方面，HumanCM使用了一致性损失函数，鼓励模型将不同的噪声状态映射到同一干净状态。此外，HumanCM还使用了数据增强技术，例如随机旋转和翻转，以提高模型的泛化能力。

📊 实验亮点

HumanCM在Human3.6M和HumanEva-I数据集上进行了评估，实验结果表明，HumanCM在精度上可以达到或超过最先进的扩散模型，同时推理速度提高了两个数量级。例如，在Human3.6M数据集上，HumanCM在3D关节位置误差指标上取得了与ProFill相当的性能，但推理时间缩短了近100倍。

🎯 应用场景

HumanCM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。例如，在虚拟现实中，可以利用HumanCM预测用户的运动轨迹，从而实现更自然的交互体验。在游戏开发中，可以利用HumanCM生成逼真的人体运动动画，提高游戏的沉浸感。此外，HumanCM还可以应用于运动分析、康复训练等领域。

📄 摘要（原文）

We present HumanCM, a one-step human motion prediction framework built upon consistency models. Instead of relying on multi-step denoising as in diffusion-based methods, HumanCM performs efficient single-step generation by learning a self-consistent mapping between noisy and clean motion states. The framework adopts a Transformer-based spatiotemporal architecture with temporal embeddings to model long-range dependencies and preserve motion coherence. Experiments on Human3.6M and HumanEva-I demonstrate that HumanCM achieves comparable or superior accuracy to state-of-the-art diffusion models while reducing inference steps by up to two orders of magnitude.