Learning Long-term Motion Embeddings for Efficient Kinematics Generation
作者: Nick Stracke, Kolja Bauer, Stefan Andreas Baumann, Miguel Angel Bautista, Josh Susskind, Björn Ommer
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-13
备注: for the project page and code, view https://compvis.github.io/long-term-motion
💡 一句话要点
提出基于长时运动嵌入的高效运动学生成方法，显著提升生成效率。
🎯 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)
关键词: 长时运动生成 运动嵌入 条件流匹配 视频模型 运动预测
📋 核心要点
- 现有视频模型在生成长时视频时效率低下，难以探索多种可能的未来运动轨迹。
- 论文提出一种基于长时运动嵌入的方法，通过在压缩的运动潜在空间中操作，显著提高生成效率。
- 实验表明，该方法生成的运动分布优于现有视频模型和特定任务方法，展现了其优越性。
📝 摘要（中文）
理解和预测运动是视觉智能的一个基本组成部分。虽然现代视频模型在场景动态理解方面表现出色，但通过完整视频合成探索多种可能的未来仍然非常低效。本文通过直接操作从跟踪模型获得的大规模轨迹中学习到的长时运动嵌入，以数量级更高的效率对场景动态进行建模。这使得能够高效地生成长的、逼真的运动，并满足通过文本提示或空间推动指定的目标。为此，首先学习一个具有64倍时间压缩的高度压缩运动嵌入。在这个空间中，训练一个条件流匹配模型来生成以任务描述为条件的运动潜在变量。所得到的运动分布优于最先进的视频模型和专门的特定任务方法。
🔬 方法详解
问题定义：现有视频生成模型在处理长时运动预测时，计算成本高昂，难以高效地探索多种可能的未来轨迹。尤其是在需要根据文本提示或空间交互来引导运动生成时，效率问题更加突出。现有方法难以在保证生成质量的同时，实现高效的长时运动生成。
核心思路：论文的核心思路是将原始运动轨迹压缩到一个高度压缩的潜在空间中，并在该空间中进行运动生成。通过学习一个长时运动嵌入，模型可以在低维空间中高效地表示和操作运动信息。利用条件流匹配模型，可以根据任务描述生成相应的运动潜在变量，从而实现高效且可控的运动生成。
技术框架：该方法主要包含以下几个阶段：1) 使用跟踪模型获取大规模运动轨迹数据；2) 学习一个高度压缩的运动嵌入空间，实现64倍的时间压缩；3) 在该嵌入空间中，训练一个条件流匹配模型，用于生成以任务描述为条件的运动潜在变量；4) 将生成的运动潜在变量解码回原始运动空间，得到最终的运动序列。
关键创新：该方法最重要的创新点在于学习了一个高度压缩的长时运动嵌入。与直接在像素空间或原始运动空间中进行操作不同，该方法通过在压缩的潜在空间中进行运动生成，显著提高了效率。此外，利用条件流匹配模型，可以实现对运动生成过程的精确控制，从而生成符合特定任务描述的运动序列。
关键设计：在运动嵌入的学习过程中，采用了自编码器结构，并使用了合适的损失函数来保证嵌入空间的质量。条件流匹配模型的设计需要仔细考虑条件信息的融合方式，以及如何保证生成运动的逼真度和多样性。时间压缩因子64的选择需要在效率和信息损失之间进行权衡。具体的网络结构和参数设置需要根据实际数据集进行调整。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该方法通过学习长时运动嵌入，实现了64倍的时间压缩，显著提高了运动生成效率。实验结果表明，该方法生成的运动分布优于最先进的视频模型和特定任务方法。这表明该方法在长时运动生成方面具有显著优势，能够生成更逼真、更多样化的运动序列。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于机器人控制、游戏AI、虚拟现实等领域。例如，可以用于生成机器人的复杂运动轨迹，使其能够根据人类指令完成各种任务。在游戏开发中，可以用于生成逼真的角色动画，提升游戏体验。在虚拟现实中，可以用于生成与用户交互的虚拟角色的运动，增强沉浸感。
📄 摘要（原文）
Understanding and predicting motion is a fundamental component of visual intelligence. Although modern video models exhibit strong comprehension of scene dynamics, exploring multiple possible futures through full video synthesis remains prohibitively inefficient. We model scene dynamics orders of magnitude more efficiently by directly operating on a long-term motion embedding that is learned from large-scale trajectories obtained from tracker models. This enables efficient generation of long, realistic motions that fulfill goals specified via text prompts or spatial pokes. To achieve this, we first learn a highly compressed motion embedding with a temporal compression factor of 64x. In this space, we train a conditional flow-matching model to generate motion latents conditioned on task descriptions. The resulting motion distributions outperform those of both state-of-the-art video models and specialized task-specific approaches.