Diffusion Path Alignment for Long-Range Motion Generation and Domain Transitions
作者: Haichao Wang, Alexander Okupnik, Yuxing Han, Gene Wen, Johannes Schneider, Kyriakos Flouris
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-07
💡 一句话要点
提出基于扩散模型的路径对齐框架，用于长程运动生成和领域迁移
🎯 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)
关键词: 扩散模型 运动生成 领域迁移 随机最优控制 路径对齐
📋 核心要点
- 长程人体运动生成面临挑战，尤其是在语义不同的运动领域之间进行连贯过渡。
- 受扩散模型和随机最优控制启发，论文提出推理时优化框架，显式正则化过渡轨迹。
- 通过优化控制能量目标，该方法生成具有高保真度和时间连贯性的运动过渡。
📝 摘要（中文）
长程人体运动生成是计算机视觉和图形学领域的核心挑战。跨越语义上不同的运动领域生成连贯的过渡在很大程度上仍未被探索。这种能力对于舞蹈编排等应用尤为重要，在这些应用中，动作必须在不同的风格和语义主题之间流畅过渡。我们提出了一种简单有效的推理时优化框架，该框架的灵感来自基于扩散的随机最优控制。具体来说，一个控制能量目标显式地正则化了预训练扩散模型的过渡轨迹。我们表明，在推理时优化这个目标可以产生具有保真度和时间连贯性的过渡。这是第一个为受控长程人体运动生成提供通用框架并进行显式过渡建模的工作。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决长程人体运动生成中，如何在语义不同的运动领域之间生成连贯过渡的问题。现有方法难以显式地建模和控制这种长程的、跨领域的运动过渡，导致生成结果缺乏流畅性和语义一致性。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的扩散模型，并借鉴随机最优控制的思想，在推理时对扩散模型的生成轨迹进行优化，通过引入一个控制能量目标函数，显式地正则化运动过渡过程，从而保证生成运动的流畅性和语义连贯性。这样设计的目的是为了在不重新训练模型的情况下，实现对运动生成过程的精细控制。
技术框架：该方法的技术框架主要包含以下几个阶段：1) 使用预训练的扩散模型作为运动生成的基础；2) 定义一个控制能量目标函数，该函数用于衡量运动过渡的平滑程度和语义一致性；3) 在推理阶段，通过优化该控制能量目标函数，调整扩散模型的生成轨迹，从而生成符合要求的运动序列。整个框架无需重新训练扩散模型，而是通过推理时的优化来实现运动控制。
关键创新：该论文最重要的技术创新点在于提出了一个基于扩散模型的路径对齐框架，该框架能够显式地建模和控制长程人体运动的过渡过程。与现有方法相比，该方法不需要重新训练模型，而是通过在推理时优化扩散模型的生成轨迹来实现运动控制，从而大大提高了灵活性和效率。此外，控制能量目标函数的引入，使得可以对运动过渡过程进行精细的正则化，保证了生成运动的流畅性和语义连贯性。
关键设计：控制能量目标函数的设计是关键。具体来说，该目标函数可能包含以下几个部分：1) 平滑性约束，用于保证运动轨迹的平滑过渡；2) 语义一致性约束，用于保证运动在不同领域之间的语义连贯性；3) 目标状态约束，用于保证运动最终达到期望的状态。这些约束的具体形式可能涉及到运动学、动力学以及语义信息的建模。此外，优化算法的选择也很重要，需要选择一种能够高效地优化非凸目标函数的算法，例如梯度下降法或其变种。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该论文首次提出了一个通用的框架，用于控制长程人体运动生成，并显式地建模了运动过渡过程。通过在推理时优化控制能量目标函数，该方法能够生成具有高保真度和时间连贯性的运动过渡。虽然论文中没有给出具体的性能数据，但强调了其在生成流畅和自然的运动过渡方面的优势，并展示了其在舞蹈编排等应用中的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域。例如，在舞蹈编排中，可以利用该方法生成流畅自然的舞蹈动作过渡；在游戏开发中，可以生成更加逼真和可控的角色动作；在虚拟现实中，可以为用户提供更加沉浸式的运动体验。此外，该方法还可以应用于机器人控制领域，实现对机器人运动轨迹的精确控制。
📄 摘要（原文）
Long-range human movement generation remains a central challenge in computer vision and graphics. Generating coherent transitions across semantically distinct motion domains remains largely unexplored. This capability is particularly important for applications such as dance choreography, where movements must fluidly transition across diverse stylistic and semantic motifs. We propose a simple and effective inference-time optimization framework inspired by diffusion-based stochastic optimal control. Specifically, a control-energy objective that explicitly regularizes the transition trajectories of a pretrained diffusion model. We show that optimizing this objective at inference time yields transitions with fidelity and temporal coherence. This is the first work to provide a general framework for controlled long-range human motion generation with explicit transition modeling.