Dense Motion Captioning

📄 arXiv: 2511.05369v1 📥 PDF

作者: Shiyao Xu, Benedetta Liberatori, Gül Varol, Paolo Rota

分类: cs.CV

发布日期: 2025-11-07

备注: 12 pages, 5 figures, accepted to 3DV 2026

💡 一句话要点

提出Dense Motion Captioning任务与CompMo数据集，并构建DEMO模型用于3D人体运动理解与描述。

🎯 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: 3D人体运动理解 运动描述 时间定位 大型语言模型 运动适配器 复杂运动数据集 稠密运动描述

📋 核心要点

  1. 现有3D人体运动和语言集成主要集中在文本到运动生成，运动理解任务相对未被探索。
  2. 提出Dense Motion Captioning任务，并构建CompMo数据集，旨在对3D人体运动序列中的动作进行时间定位和描述。
  3. 提出DEMO模型，集成了大型语言模型和运动适配器，实验表明其性能显著优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种新的任务：稠密运动描述（Dense Motion Captioning），旨在对3D人体运动序列中的动作进行时间定位和描述。为了解决现有数据集缺乏详细时间标注和序列短小的问题，作者构建了大规模复杂运动数据集（CompMo），该数据集包含60,000个运动序列，每个序列包含2到10个动作，并精确标注了时间范围。此外，作者还提出了DEMO模型，该模型集成了大型语言模型和一个简单的运动适配器，用于生成稠密的、具有时间定位的描述。实验结果表明，DEMO模型在CompMo数据集以及经过调整的基准测试中，显著优于现有方法，为3D运动理解和描述的未来研究奠定了坚实的基础。

🔬 方法详解

问题定义：现有方法在3D人体运动理解方面存在不足，特别是缺乏对运动序列中动作的时间定位和详细描述能力。现有数据集通常规模较小，标注信息不足，难以支持复杂运动的理解和描述任务。因此，需要解决的问题是如何构建一个能够进行时间定位和描述的稠密运动描述任务，并提供相应的数据集和模型。

核心思路：核心思路是利用大型语言模型强大的文本生成能力，结合运动适配器提取的运动特征，生成与运动序列中动作相对应的时间定位描述。通过构建大规模、高质量的运动数据集，为模型的训练和评估提供支持。这样可以有效地将运动信息与语言信息进行融合，实现对运动序列的深入理解。

技术框架：整体框架包含三个主要部分：首先是CompMo数据集的构建，通过精心设计的数据生成流程，生成包含多个动作的复杂运动序列，并进行精确的时间标注。其次是DEMO模型的构建，该模型包含一个大型语言模型（LLM）和一个运动适配器。运动适配器负责提取运动序列的特征，然后将这些特征输入到LLM中，生成与运动序列相对应的时间定位描述。最后是模型的训练和评估，通过在CompMo数据集上进行训练，并与其他方法进行比较，验证DEMO模型的性能。

关键创新：最重要的技术创新点在于提出了Dense Motion Captioning任务，并构建了CompMo数据集。此外，DEMO模型通过将大型语言模型与运动适配器相结合，实现了对运动序列的稠密描述，这与现有方法只关注整体运动描述有本质区别。CompMo数据集的大规模和高质量，为该领域的研究提供了新的资源。

关键设计：CompMo数据集包含60,000个运动序列，每个序列包含2到10个动作，并精确标注了时间范围。DEMO模型中的运动适配器采用简单的网络结构，以减少计算复杂度。损失函数的设计旨在优化模型生成描述的准确性和时间定位的精确性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

DEMO模型在CompMo数据集上取得了显著的性能提升，大幅优于现有方法。具体而言，DEMO模型在时间定位和描述准确性方面均取得了显著提升，证明了其有效性。此外，作者还对现有基准测试进行了调整，并在调整后的基准测试上验证了DEMO模型的性能，进一步证明了其泛化能力。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于人机交互、虚拟现实、运动分析、智能监控等领域。例如，在人机交互中，可以使机器人更好地理解人类的动作意图；在虚拟现实中，可以生成更逼真的运动描述，增强用户的沉浸感；在运动分析中，可以自动识别和描述运动员的动作，辅助训练；在智能监控中，可以自动检测和描述异常行为，提高安全性。未来，该技术有望在更多领域得到应用，并推动相关技术的发展。

📄 摘要（原文）

Recent advances in 3D human motion and language integration have primarily focused on text-to-motion generation, leaving the task of motion understanding relatively unexplored. We introduce Dense Motion Captioning, a novel task that aims to temporally localize and caption actions within 3D human motion sequences. Current datasets fall short in providing detailed temporal annotations and predominantly consist of short sequences featuring few actions. To overcome these limitations, we present the Complex Motion Dataset (CompMo), the first large-scale dataset featuring richly annotated, complex motion sequences with precise temporal boundaries. Built through a carefully designed data generation pipeline, CompMo includes 60,000 motion sequences, each composed of multiple actions ranging from at least two to ten, accurately annotated with their temporal extents. We further present DEMO, a model that integrates a large language model with a simple motion adapter, trained to generate dense, temporally grounded captions. Our experiments show that DEMO substantially outperforms existing methods on CompMo as well as on adapted benchmarks, establishing a robust baseline for future research in 3D motion understanding and captioning.