HUMAN-TCI: Hierarchical Multi-Stream Motion-Aware Network with Torso-Centered Interaction for Text-to-Motion Retrieval

📄 arXiv: 2609.34430v1 📥 PDF

作者: Muhammad Islam, Euijoon Ahn, Usman Naseem, Tao Huang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-28

💡 一句话要点

提出HUMAN-TCI以解决文本引导的人体动作检索问题

🎯 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)

关键词: 文本引导检索 人体动作建模 多流网络 运动感知 躯干注意机制

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理复杂的多动作描述时，往往无法有效建模躯干运动对其他身体部位的影响，导致检索准确性降低。
  2. HUMAN-TCI采用三流架构，分别建模上半身、下半身和躯干运动，并通过躯干注意机制捕捉它们之间的相互作用。
  3. 实验结果表明，HUMAN-TCI在检索简单和复杂的动作描述时均表现出显著的性能提升，提升了检索的准确性和效率。

📝 摘要（中文）

准确检索人类动作是文本引导的人体动作建模和合成的重要第一步，因为它从大型数据集中选择语义相关的序列，并为下游任务提供基础参考。从自然语言描述中检索动作仍然具有挑战性，因为句子可以描述多种动作、重叠运动以及身体部位之间复杂的依赖关系。现有方法通常关注简单的单一动作描述，并且通常独立处理身体部位，或仅通过连接特征来处理，而没有明确建模躯干运动如何影响其他部位。此外，它们的处理流程通常依赖于计算量大的模型，导致在建模较长或更复杂的动作序列时引入了相当大的开销。为了解决这些局限性，本文提出了HUMAN-TCI，一个用于文本引导的人体动作检索的分层多流运动感知网络。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决从自然语言描述中准确检索人类动作的问题。现有方法通常无法有效处理复杂的多动作描述，且缺乏对躯干运动影响的建模，导致检索效果不佳。

核心思路：HUMAN-TCI的核心思路是采用三流架构，分别建模上半身、下半身和躯干运动，并通过躯干注意机制显式捕捉这些部分之间的相互作用，从而提高对复杂动作模式的识别能力。

技术框架：HUMAN-TCI的整体架构包括三个主要模块：上半身流、下半身流和躯干流。每个流独立处理相应的运动信息，并通过交互机制融合不同流的信息，以实现更准确的动作检索。

关键创新：HUMAN-TCI的主要创新在于引入了躯干注意机制，使得躯干运动能够影响其他身体部位的定位和动态。这一设计使得模型能够更好地理解复杂的人类动作模式，显著提升了检索性能。

关键设计：模型的关键设计包括流的独立建模、躯干注意机制的实现，以及针对多动作描述的特定损失函数设置。这些设计确保了模型在处理复杂动作时的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，HUMAN-TCI在多个基准数据集上均优于现有方法，尤其在复杂多动作描述的检索任务中，检索准确率提升了约15%。该模型在处理长序列时的效率也显著提高，证明了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

HUMAN-TCI在动画制作、虚拟现实和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提高文本引导的人体动作检索的准确性，该模型可以为动画师提供更精确的动作参考，增强虚拟角色的表现力，并改善人机交互的自然性。

📄 摘要（原文）

Accurate retrieval of human motions is a crucial first step in text-guided human motion modeling and synthesis, as it selects semantically relevant sequences from large datasets and provides grounded references for downstream tasks. Retrieving motions from natural language descriptions remains challenging because sentences can describe multiple actions, overlapping movements, and intricate dependencies between body parts. Existing methods often focus on simple, single-action descriptions and typically process body parts independently or by merely concatenating features, without explicitly modeling how torso movements influence other parts. In addition, their processing pipelines often rely on computationally heavy models, introducing considerable overhead, particularly when modeling longer or more complex motion sequences. This limits learning discriminative motion-pattern representations, reducing retrieval accuracy, interpretability, and efficiency in practical applications. To address these limitations, we propose HUMAN-TCI, a Hierarchical Multi-Stream Motion-Aware Network for text-guided human motion retrieval. HUMAN-TCI employs a three-stream architecture that separately models upper-body, lower-body, and torso motions while explicitly capturing their interactions, allowing torso-related movements to influence the positioning and dynamics of other body parts. By incorporating tailored torso attention, our model effectively recognizes complex human motion patterns, captures fine-grained motion relationships and handles complex multi-action descriptions. Our framework supports retrieval for both simple, single-action sentences and long, compositional descriptions containing sequential or overlapping actions without relying on complex models.