VQ-Style: Disentangling Style and Content in Motion with Residual Quantized Representations
作者: Fatemeh Zargarbashi, Dhruv Agrawal, Jakob Buhmann, Martin Guay, Stelian Coros, Robert W. Sumner
分类: cs.CV, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2026-02-02
💡 一句话要点
提出基于残差量化表示的VQ-Style框架，用于人体运动数据中风格与内容解耦
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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)
关键词: 人体运动 风格迁移 内容解耦 残差量化 变分自编码器
📋 核心要点
- 现有方法难以有效解耦人体运动数据中的内容和风格，阻碍了风格迁移等应用。
- 提出基于残差向量量化变分自编码器(RVQ-VAE)的VQ-Style框架，学习运动数据的粗到精表示，实现风格与内容的解耦。
- 通过量化码交换技术，无需微调即可实现运动风格迁移、风格移除和运动混合等多种应用。
📝 摘要（中文）
人体运动数据本身就非常丰富和复杂，既包含语义内容，又包含难以建模的细微风格特征。我们提出了一种新颖的方法，用于有效解耦人体运动数据中的风格和内容，以促进风格迁移。我们的方法基于这样的洞察：内容对应于粗略的运动属性，而风格则捕捉更精细、更具表现力的细节。为了对这种层次结构进行建模，我们采用残差向量量化变分自编码器（RVQ-VAE）来学习运动的粗到精表示。我们通过整合对比学习和一种新颖的信息泄漏损失与码本学习来进一步增强解耦，以组织不同码本中的内容和风格。我们利用这种解耦表示，使用我们简单而有效的推理时技术——量化码交换，从而实现运动风格迁移，而无需对未见过的风格进行任何微调。我们的框架展示了跨多个推理应用程序（包括风格迁移、风格移除和运动混合）的强大通用性。
🔬 方法详解
问题定义：人体运动数据包含内容（如动作类型）和风格（如动作的表达方式）两个方面。现有方法难以有效地将这两者解耦，导致在风格迁移等任务中表现不佳。痛点在于如何学习一种能够区分内容和风格的表示，并在此基础上进行操作。
核心思路：论文的核心思路是利用残差向量量化变分自编码器（RVQ-VAE）学习运动数据的分层表示。假设内容对应于粗略的运动属性，而风格则对应于更精细的细节。通过多层量化，逐步提取运动数据中的信息，从而实现内容和风格的解耦。这样设计的目的是为了更好地捕捉运动数据的层次结构，并使内容和风格在不同的量化层中得到区分。
技术框架：整体框架包括一个RVQ-VAE，用于学习运动数据的表示。RVQ-VAE包含一个编码器，将运动数据映射到潜在空间，然后通过多层向量量化器进行量化。解码器则将量化后的表示重构回运动数据。此外，框架还包括对比学习模块和信息泄漏损失，用于进一步增强内容和风格的解耦。推理阶段，采用量化码交换技术，通过交换不同运动数据的量化码，实现风格迁移等操作。
关键创新：最重要的技术创新点在于使用RVQ-VAE学习运动数据的分层表示，并结合对比学习和信息泄漏损失来增强内容和风格的解耦。与现有方法相比，该方法能够更有效地捕捉运动数据的层次结构，并使内容和风格在不同的量化层中得到区分。量化码交换技术也提供了一种简单有效的风格迁移方法，无需对未见过的风格进行微调。
关键设计：RVQ-VAE的层数、码本大小等参数需要根据具体数据集进行调整。对比学习模块采用InfoNCE损失，鼓励内容码本学习与内容相关的特征，风格码本学习与风格相关的特征。信息泄漏损失则用于惩罚内容码本中存在的风格信息，以及风格码本中存在的内容信息。量化码交换技术通过简单地交换不同运动数据的量化码来实现风格迁移，无需额外的训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够有效地解耦人体运动数据中的风格和内容，并在风格迁移、风格移除和运动混合等任务中取得了良好的效果。通过量化码交换，可以实现高质量的风格迁移，而无需对未见过的风格进行微调。与现有方法相比，该方法在风格迁移的质量和效率方面均有显著提升。具体性能数据未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟角色的动作生成、游戏开发、动画制作等领域。通过风格迁移，可以使角色具有不同的运动风格，例如优雅的舞蹈动作或强劲的格斗动作。此外，该方法还可以用于运动数据的修复和增强，例如去除噪声或添加新的风格特征。未来，该技术有望应用于人机交互、康复训练等领域，提升用户体验和生活质量。
📄 摘要（原文）
Human motion data is inherently rich and complex, containing both semantic content and subtle stylistic features that are challenging to model. We propose a novel method for effective disentanglement of the style and content in human motion data to facilitate style transfer. Our approach is guided by the insight that content corresponds to coarse motion attributes while style captures the finer, expressive details. To model this hierarchy, we employ Residual Vector Quantized Variational Autoencoders (RVQ-VAEs) to learn a coarse-to-fine representation of motion. We further enhance the disentanglement by integrating contrastive learning and a novel information leakage loss with codebook learning to organize the content and the style across different codebooks. We harness this disentangled representation using our simple and effective inference-time technique Quantized Code Swapping, which enables motion style transfer without requiring any fine-tuning for unseen styles. Our framework demonstrates strong versatility across multiple inference applications, including style transfer, style removal, and motion blending.