MagicFight: Personalized Martial Arts Combat Video Generation
作者: Jiancheng Huang, Mingfu Yan, Songyan Chen, Yi Huang, Shifeng Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-01-05
备注: Accepted by ACM MM 2024
🔗 代码/项目: HUGGINGFACE | PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
MagicFight：提出个性化武术格斗视频生成方法，填补双人互动视频生成空白。
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 视频生成 个性化生成 武术格斗 双人互动 数据集构建
📋 核心要点
- 现有单人动作生成模型难以捕捉双人武术格斗的复杂互动，导致身份混淆和动作不匹配。
- MagicFight通过改进现有模型和策略，生成高保真双人格斗视频，保持角色身份和动作连贯性。
- 论文使用Unity引擎创建了定制的武术格斗数据集，为该领域的研究提供了数据基础。
📝 摘要（中文）
随着通用文本到视频生成技术的蓬勃发展，个性化人物视频生成领域也取得了显著进展，但主要集中在单人场景。据我们所知，双人互动，特别是武术格斗场景，仍然是一个未被探索的领域。我们发现一个显著的差距：现有的单人舞蹈生成模型不足以捕捉两个格斗者之间微妙而复杂的互动，导致身份混淆、肢体异常和动作不匹配等问题。为了解决这个问题，我们引入了一个开创性的新任务：个性化武术格斗视频生成。我们的方法MagicFight，专门用于克服这些障碍。鉴于这项开创性任务，我们面临着缺乏合适数据集的问题。因此，我们使用游戏物理引擎Unity生成了一个定制的数据集，精心制作了大量的3D角色、武术动作和场景，旨在代表格斗的多样性。MagicFight改进并调整了现有的模型和策略，以生成高保真度的双人格斗视频，保持个人身份，并确保无缝、连贯的动作序列，从而为交互式视频内容创作领域的未来创新奠定基础。
🔬 方法详解
问题定义：现有文本到视频生成模型，特别是针对人物的生成，主要集中于单人场景。在双人互动，尤其是武术格斗这种复杂场景下，现有模型无法有效捕捉人物间的互动关系，导致身份混淆、肢体扭曲、动作不协调等问题。缺乏高质量的双人武术格斗数据集也限制了相关研究的开展。
核心思路：MagicFight的核心思路是针对双人武术格斗场景的特殊性，对现有模型进行改进和适配，使其能够更好地理解和生成人物间的互动关系。通过定制数据集，为模型提供充足的训练数据，从而生成高质量的格斗视频。
技术框架：MagicFight的整体框架包括以下几个主要部分：1）数据集生成模块：使用Unity游戏引擎，创建包含多种3D角色、武术动作和场景的定制数据集。2）模型改进模块：针对双人互动场景，对现有的视频生成模型进行改进，例如引入注意力机制来更好地捕捉人物间的互动关系。3）视频生成模块：使用改进后的模型，根据输入的文本描述，生成高质量的双人武术格斗视频。
关键创新：该论文的关键创新在于：1）提出了个性化武术格斗视频生成这一新的研究任务。2）针对该任务，构建了一个定制的数据集，弥补了数据缺失的空白。3）通过改进现有模型，使其能够更好地处理双人互动场景，生成更逼真、更自然的格斗视频。
关键设计：由于论文中没有详细说明模型改进的具体细节，例如损失函数、网络结构等，这部分信息未知。但可以推测，可能使用了注意力机制来建模人物间的关系，并设计了相应的损失函数来约束生成的视频质量，例如动作的协调性、身份的保持等。具体参数设置未知。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文的主要亮点在于提出了一个新的研究任务：个性化武术格斗视频生成，并为此构建了一个定制的数据集。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但通过展示生成的视频效果，可以初步判断该方法能够有效地生成高质量的双人武术格斗视频，在身份保持和动作连贯性方面表现良好。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域，例如，可以根据用户输入的文本描述，自动生成个性化的武术格斗视频，为用户提供更丰富的互动体验。此外，该技术还可以用于武术教学，帮助学习者更好地理解和掌握武术动作。
📄 摘要（原文）
Amid the surge in generic text-to-video generation, the field of personalized human video generation has witnessed notable advancements, primarily concentrated on single-person scenarios. However, to our knowledge, the domain of two-person interactions, particularly in the context of martial arts combat, remains uncharted. We identify a significant gap: existing models for single-person dancing generation prove insufficient for capturing the subtleties and complexities of two engaged fighters, resulting in challenges such as identity confusion, anomalous limbs, and action mismatches. To address this, we introduce a pioneering new task, Personalized Martial Arts Combat Video Generation. Our approach, MagicFight, is specifically crafted to overcome these hurdles. Given this pioneering task, we face a lack of appropriate datasets. Thus, we generate a bespoke dataset using the game physics engine Unity, meticulously crafting a multitude of 3D characters, martial arts moves, and scenes designed to represent the diversity of combat. MagicFight refines and adapts existing models and strategies to generate high-fidelity two-person combat videos that maintain individual identities and ensure seamless, coherent action sequences, thereby laying the groundwork for future innovations in the realm of interactive video content creation. Website: https://MingfuYAN.github.io/MagicFight/ Dataset: https://huggingface.co/datasets/MingfuYAN/KungFu-Fiesta