Teacher-Student Diffusion Model for Text-Driven 3D Hand Motion Generation
作者: Ching-Lam Cheng, Bin Zhu, Shengfeng He
分类: cs.CV
发布日期: 2026-03-25
备注: 5 pages, accepted by ICASSP2026
💡 一句话要点
提出TSHaMo：一种用于文本驱动3D手部动作生成的Teacher-Student扩散模型
🎯 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) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 文本驱动生成 3D手部动作 扩散模型 Teacher-Student模型 协同训练
📋 核心要点
- 现有方法在文本驱动3D手部动作生成方面存在不足，或忽略手部细节，或依赖3D对象网格，限制了通用性。
- TSHaMo框架利用teacher模型提供辅助信号指导student模型训练，student模型仅使用文本进行推理，提升了模型的泛化能力。
- 实验结果表明，TSHaMo在运动质量和多样性方面均优于现有方法，并且对不同的辅助输入具有鲁棒性。
📝 摘要（中文）
本文提出TSHaMo，一个模型无关的teacher-student扩散框架，用于从自然语言生成逼真的3D手部动作。现有方法要么侧重于全身运动而忽略了详细的手势，要么需要显式的3D对象网格，限制了通用性。TSHaMo的student模型学习仅从文本合成运动，而teacher模型利用辅助信号（例如，MANO参数）在训练期间提供结构化指导。一种协同训练策略使student能够从teacher的中间预测中受益，同时在推理时保持仅使用文本。在GRAB和H2O数据集上使用两种扩散backbone进行评估，TSHaMo始终提高运动质量和多样性。消融实验证实了其在使用各种辅助输入方面的鲁棒性和灵活性，而无需在测试时使用3D对象。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决从文本描述生成逼真3D手部动作的问题。现有方法的痛点在于，要么专注于全身运动而忽略了手部细节，要么需要显式的3D对象网格作为输入，这限制了模型的通用性和适用范围。缺乏一种能够仅通过文本生成高质量、多样化手部动作的模型。
核心思路：论文的核心思路是利用teacher-student框架，teacher模型利用辅助信息（如MANO参数）提供结构化指导，帮助student模型学习文本到手部动作的映射。在推理阶段，student模型可以独立工作，仅依赖文本输入，从而避免了对3D对象网格的依赖。通过协同训练，student模型可以从teacher模型的中间预测中学习，提高生成质量。
技术框架：TSHaMo框架包含一个teacher扩散模型和一个student扩散模型。Teacher模型以文本和辅助信号（如MANO参数）作为输入，生成手部动作。Student模型仅以文本作为输入，生成手部动作。在训练过程中，teacher模型指导student模型，通过最小化teacher和student模型的输出差异来优化student模型。在推理阶段，仅使用student模型生成手部动作。
关键创新：TSHaMo的关键创新在于teacher-student框架和协同训练策略。Teacher模型利用辅助信息提供结构化指导，而student模型仅依赖文本输入，实现了模型在通用性和性能之间的平衡。协同训练策略使student模型能够从teacher模型的中间预测中学习，提高了生成质量。
关键设计：论文使用了扩散模型作为backbone，teacher和student模型可以采用不同的扩散模型结构。损失函数包括扩散模型的标准损失函数和teacher-student之间的差异损失函数。协同训练策略通过调整teacher和student模型的权重来控制teacher模型的指导强度。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
📊 实验亮点
实验结果表明，TSHaMo在GRAB和H2O数据集上均取得了显著的性能提升。与现有方法相比，TSHaMo在运动质量和多样性方面均有提高。消融实验验证了teacher-student框架和协同训练策略的有效性。此外，实验还表明TSHaMo对不同的辅助输入具有鲁棒性，可以在不依赖3D对象网格的情况下生成高质量的手部动作。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实(VR)、机器人技术和人机交互等领域。例如，在VR游戏中，可以根据玩家的语音或文本指令生成自然的手部动作，增强沉浸感。在机器人控制中，可以根据文本描述控制机器人手臂完成特定任务。在人机交互中，可以根据用户的文本输入生成手语动画，帮助听力障碍人士进行交流。该研究有望推动人机交互更加自然、智能。
📄 摘要（原文）
Generating realistic 3D hand motion from natural language is vital for VR, robotics, and human-computer interaction. Existing methods either focus on full-body motion, overlooking detailed hand gestures, or require explicit 3D object meshes, limiting generality. We propose TSHaMo, a model-agnostic teacher-student diffusion framework for text-driven hand motion generation. The student model learns to synthesize motions from text alone, while the teacher leverages auxiliary signals (e.g., MANO parameters) to provide structured guidance during training. A co-training strategy enables the student to benefit from the teacher's intermediate predictions while remaining text-only at inference. Evaluated using two diffusion backbones on GRAB and H2O, TSHaMo consistently improves motion quality and diversity. Ablations confirm its robustness and flexibility in using diverse auxiliary inputs without requiring 3D objects at test time.