Towards Fine-Grained Human Motion Video Captioning

📄 arXiv: 2510.24767v1 📥 PDF

作者: Guorui Song, Guocun Wang, Zhe Huang, Jing Lin, Xuefei Zhe, Jian Li, Haoqian Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-10-24

💡 一句话要点

提出运动增强的字幕模型(M-ACM)，用于生成细粒度的人体运动视频描述。

🎯 匹配领域: 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)

关键词: 视频字幕 人体运动 运动表征 人体网格恢复 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有视频字幕模型难以捕捉细粒度的人体运动细节，导致生成的描述模糊且语义不一致。
  2. M-ACM通过整合从人体网格恢复中提取的运动表征，显式地增强模型对人体动态的感知能力。
  3. 实验结果表明，M-ACM在描述复杂人体运动和细微时间变化方面显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

视频字幕模型生成准确的人体动作描述仍然是一个具有挑战性的任务。现有方法通常难以捕捉细粒度的运动细节，导致模糊或语义不一致的字幕。本文提出了一种新颖的生成框架——运动增强的字幕模型(M-ACM)，通过结合运动感知的解码来提高字幕质量。M-ACM利用从人体网格恢复中提取的运动表征，显式地突出人体动态，从而减少幻觉，并提高生成字幕的语义保真度和空间对齐。为了支持该领域的研究，我们提出了人体运动洞察(HMI)数据集，包含115K个专注于人体运动的视频-描述对，以及HMI-Bench，一个用于评估运动聚焦的视频字幕的专用基准。实验结果表明，M-ACM在准确描述复杂的人体运动和细微的时间变化方面显著优于以前的方法，为以运动为中心的视频字幕设定了新的标准。

🔬 方法详解

问题定义：现有视频字幕模型在描述人体运动视频时，难以捕捉到细粒度的运动信息，导致生成的字幕不够准确，甚至出现语义错误。这些模型往往忽略了人体运动的动态特性，无法很好地理解和描述动作的细节。

核心思路：M-ACM的核心思路是通过引入运动信息来增强视频字幕模型对人体运动的理解。具体来说，该模型利用人体网格恢复技术提取视频中的人体运动表征，并将这些表征融入到解码过程中，从而使模型能够生成更准确、更细致的字幕。

技术框架：M-ACM的整体框架包括以下几个主要模块：1) 视频编码器：用于提取视频的视觉特征；2) 人体网格恢复模块：用于从视频中提取人体运动表征；3) 运动增强的解码器：将视觉特征和运动表征结合起来，生成视频字幕。解码器是M-ACM的核心，它利用注意力机制将运动信息融入到字幕生成过程中。

关键创新：M-ACM的关键创新在于其运动增强的解码器。该解码器能够有效地利用人体运动表征来指导字幕生成，从而提高字幕的准确性和细节程度。与现有方法相比，M-ACM能够更好地捕捉人体运动的动态特性，并生成更符合视频内容的字幕。

关键设计：在人体网格恢复模块中，论文可能采用了现有的3D人体姿态估计方法，例如SMPLify或HMR。运动表征可能包括人体关节的位置、速度和加速度等信息。在解码器中，论文可能使用了LSTM或Transformer等序列生成模型，并引入了注意力机制来关注与当前生成词相关的运动信息。损失函数可能包括交叉熵损失和一些额外的正则化项，以鼓励模型生成更准确、更流畅的字幕。

📊 实验亮点

M-ACM在HMI-Bench数据集上取得了显著的性能提升，表明其在运动聚焦的视频字幕任务中具有优越性。具体而言，M-ACM在多个指标上超越了现有的视频字幕模型，尤其是在描述复杂人体运动和细微时间变化方面表现突出。这些实验结果验证了M-ACM通过运动增强解码来提高字幕质量的有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于视频监控、人机交互、运动分析、游戏开发等领域。例如，在视频监控中，可以自动生成对异常行为的描述；在人机交互中，可以帮助机器人理解人类的动作意图；在运动分析中，可以提供更详细的运动报告。未来，该技术有望进一步提升视频理解和人机交互的智能化水平。

📄 摘要（原文）

Generating accurate descriptions of human actions in videos remains a challenging task for video captioning models. Existing approaches often struggle to capture fine-grained motion details, resulting in vague or semantically inconsistent captions. In this work, we introduce the Motion-Augmented Caption Model (M-ACM), a novel generative framework that enhances caption quality by incorporating motion-aware decoding. At its core, M-ACM leverages motion representations derived from human mesh recovery to explicitly highlight human body dynamics, thereby reducing hallucinations and improving both semantic fidelity and spatial alignment in the generated captions. To support research in this area, we present the Human Motion Insight (HMI) Dataset, comprising 115K video-description pairs focused on human movement, along with HMI-Bench, a dedicated benchmark for evaluating motion-focused video captioning. Experimental results demonstrate that M-ACM significantly outperforms previous methods in accurately describing complex human motions and subtle temporal variations, setting a new standard for motion-centric video captioning.