EgoMotion: Hierarchical Reasoning and Diffusion for Egocentric Vision-Language Motion Generation
作者: Ruibing Hou, Mingyue Zhou, Yuwei Gui, Mingshuang Luo, Bingpeng Ma, Hong Chang, Shiguang Shan, Xilin Chen
分类: cs.CV
发布日期: 2026-04-21
备注: 12 pages, 3 figures
💡 一句话要点
提出EgoMotion框架，解决以视觉语言为条件的自我中心视角人体运动生成难题。
🎯 匹配领域: 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 自我中心视觉 运动生成 视觉语言模型 扩散模型 多模态融合
📋 核心要点
- 现有自我中心视角运动生成方法难以同时优化语义推理和运动学建模，导致梯度冲突。
- EgoMotion框架通过认知推理和运动生成两个阶段解耦，解决推理-生成纠缠问题。
- 实验表明，EgoMotion在语义一致性和运动质量上均优于现有方法，达到SOTA性能。
📝 摘要（中文）
忠实地模拟动态环境中的人类行为是具身智能的基础挑战。虽然条件运动合成已经取得了显著进展，但由于第一人称感知的内在复杂性，自我中心运动生成仍然在很大程度上未被探索。本文研究了自我中心视觉语言（Ego-VL）运动生成。这项任务需要根据第一人称视觉观察和自然语言指令来合成3D人体运动。我们发现了一个关键的“推理-生成纠缠”挑战：语义推理和运动学建模的同时优化会引入梯度冲突。这些冲突系统地降低了多模态接地的保真度和运动质量。为了应对这一挑战，我们提出了一个分层生成框架EgoMotion。受到认知推理和运动控制的生物学解耦的启发，EgoMotion分两个阶段运行。在认知推理阶段，视觉语言模型（VLM）将多模态输入投影到离散运动原语的结构化空间中。这迫使VLM获得与目标一致的表示，有效地弥合了高层感知理解和低层动作执行之间的语义差距。在运动生成阶段，这些学习到的表示作为基于扩散的运动生成器的表达条件信号。通过在连续潜在空间中执行迭代去噪，生成器合成物理上合理且时间上连贯的轨迹。广泛的评估表明，EgoMotion实现了最先进的性能，并生成了在语义上接地且在运动学上优于现有方法的运动序列。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决自我中心视觉语言（Ego-VL）运动生成问题，即根据第一人称视角视觉信息和自然语言指令生成3D人体运动。现有方法的主要痛点在于“推理-生成纠缠”，即语义推理和运动学建模同时优化时会产生梯度冲突，导致多模态信息融合效果差，生成的运动质量不高。
核心思路：论文的核心思路是借鉴生物学中认知推理和运动控制的解耦机制，将运动生成过程分为两个阶段：认知推理和运动生成。通过解耦，避免了语义推理和运动学建模之间的直接干扰，从而提高了生成运动的语义一致性和运动质量。
技术框架：EgoMotion框架包含两个主要阶段：认知推理阶段和运动生成阶段。在认知推理阶段，视觉语言模型（VLM）将多模态输入（视觉信息和自然语言指令）投影到离散运动原语的结构化空间中，学习与目标一致的表示。在运动生成阶段，这些学习到的表示作为条件信号，输入到基于扩散模型的运动生成器中，通过迭代去噪生成物理上合理且时间上连贯的运动轨迹。
关键创新：论文最重要的技术创新点在于提出了“推理-生成解耦”的思想，并将其应用于自我中心视角运动生成任务中。通过将复杂的运动生成过程分解为认知推理和运动生成两个阶段，有效地解决了现有方法中存在的“推理-生成纠缠”问题。与现有方法相比，EgoMotion能够更好地融合多模态信息，生成更高质量的运动序列。
关键设计：在认知推理阶段，VLM被训练以预测离散的运动原语，这迫使VLM学习与目标一致的表示。在运动生成阶段，使用扩散模型进行运动生成，扩散模型通过迭代去噪的方式，逐步生成运动轨迹，保证了运动的物理合理性和时间连贯性。具体的损失函数和网络结构等细节在论文中有详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
EgoMotion在自我中心视觉语言运动生成任务上取得了state-of-the-art的性能。实验结果表明，EgoMotion生成的运动序列在语义一致性和运动质量上均优于现有方法。具体性能数据和对比基线在论文中有详细展示，证明了EgoMotion的有效性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟现实、增强现实、人机交互、游戏开发等领域。例如，可以用于创建更逼真的虚拟化身，使虚拟角色能够根据用户的指令和环境进行自然的运动。此外，该技术还可以用于机器人控制，使机器人能够根据视觉信息和语言指令执行复杂的任务。
📄 摘要（原文）
Faithfully modeling human behavior in dynamic environments is a foundational challenge for embodied intelligence. While conditional motion synthesis has achieved significant advances, egocentric motion generation remains largely underexplored due to the inherent complexity of first-person perception. In this work, we investigate Egocentric Vision-Language (Ego-VL) motion generation. This task requires synthesizing 3D human motion conditioned jointly on first-person visual observations and natural language instructions. We identify a critical \textit{reasoning-generation entanglement} challenge: the simultaneous optimization of semantic reasoning and kinematic modeling introduces gradient conflicts. These conflicts systematically degrade the fidelity of multimodal grounding and motion quality. To address this challenge, we propose a hierarchical generative framework \textbf{EgoMotion}. Inspired by the biological decoupling of cognitive reasoning and motor control, EgoMotion operates in two stages. In the Cognitive Reasoning stage, A vision-language model (VLM) projects multimodal inputs into a structured space of discrete motion primitives. This forces the VLM to acquire goal-consistent representations, effectively bridging the semantic gap between high-level perceptual understanding and low-level action execution. In the Motion Generation stage, these learned representations serve as expressive conditioning signals for a diffusion-based motion generator. By performing iterative denoising within a continuous latent space, the generator synthesizes physically plausible and temporally coherent trajectories. Extensive evaluations demonstrate that EgoMotion achieves state-of-the-art performance, and produces motion sequences that are both semantically grounded and kinematically superior to existing approaches.