VQ-Style: Disentangling Style and Content in Motion with Residual Quantized Representations

📄 arXiv: 2602.02334 📥 PDF

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: 2026-02-28

💡 一句话要点

提出基于残差量化表示的VQ-Style框架，用于解耦人体运动中的风格与内容。

🎯 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

  1. 人体运动数据建模的挑战在于同时捕捉语义内容和细微的风格特征。
  2. 论文提出使用残差向量量化VAE（RVQ-VAE）学习运动数据的由粗到精的表示，从而解耦风格和内容。
  3. 通过量化码交换技术，该框架无需微调即可实现运动风格迁移、风格移除和运动混合等应用。

📝 摘要（中文）

本文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。该方法基于内容对应于粗略的运动属性，而风格捕捉更精细、更具表现力的细节的洞察。为了对这种层次结构进行建模，采用残差向量量化变分自编码器（RVQ-VAE）来学习运动的由粗到精的表示。通过将码本学习与对比学习和新颖的信息泄露损失相结合，进一步增强了解耦效果，从而组织不同码本中的内容和风格。利用这种解耦的表示，使用简单有效的推理时技术——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。该框架在包括风格迁移、风格移除和运动混合在内的多种推理应用中表现出强大的通用性。

🔬 方法详解

问题定义：人体运动数据包含复杂的语义内容和风格信息，如何有效地解耦这些信息是一个挑战。现有方法在风格迁移时，往往需要针对新的风格进行微调，泛化能力有限。

核心思路：论文的核心思想是将运动数据分解为粗略的内容和精细的风格，并利用残差量化VAE学习这种层次化的表示。内容对应于运动的整体结构，而风格则对应于运动的细节和表现力。通过解耦内容和风格，可以实现灵活的风格迁移和编辑。

技术框架：该框架主要包含以下几个模块：1) RVQ-VAE编码器，用于将运动数据编码为一系列量化的码本；2) 对比学习模块，用于增强内容和风格的区分度；3) 信息泄露损失，用于减少内容和风格之间的信息泄露；4) 量化码交换模块，用于在推理时交换不同运动的码本，从而实现风格迁移。

关键创新：该方法的主要创新点在于：1) 使用RVQ-VAE学习运动数据的层次化表示，从而更好地解耦内容和风格；2) 引入对比学习和信息泄露损失，进一步增强解耦效果；3) 提出量化码交换技术，实现无需微调的风格迁移。

关键设计：RVQ-VAE使用多层量化器，每一层量化器学习不同粒度的特征。对比学习通过最大化内容码本和风格码本之间的互信息，来增强它们的区分度。信息泄露损失通过最小化内容码本和风格码本之间的互信息，来减少它们之间的信息泄露。量化码交换技术通过简单地交换不同运动的码本，来实现风格迁移。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该论文提出的VQ-Style框架在运动风格迁移、风格移除和运动混合等任务上取得了显著的效果。通过量化码交换技术，该框架能够在无需微调的情况下，将一个运动的风格迁移到另一个运动上，并且能够保持运动的内容不变。实验结果表明，该方法能够生成高质量的风格化运动，并且在多个指标上优于现有的方法。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于虚拟角色的动画生成、运动风格编辑、运动数据增强等领域。例如，可以利用该方法将一个角色的运动风格迁移到另一个角色上，或者将一个运动的风格进行修改，使其更具表现力。此外，该方法还可以用于生成更多样化的运动数据，从而提高运动识别和预测模型的性能。

📄 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 codebook learning with contrastive learning and a novel information leakage loss 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.