AESOP: Asymmetric Human-Camera Generation with Translation-Intensity Control

📄 arXiv: 2609.37229v1 📥 PDF

作者: Jingzhong Lin, Zhanke Wang, Heng Li, Wenxiang Liu, Zhao Zhang, Kecheng Tang, Dongdong Xiang, Changbo Wang, Di Kang, Chunchao Guo, Linchao Bao, Gaoqi He

分类: cs.CV

发布日期: 2026-09-29

💡 一句话要点

提出AESOP框架以解决人类动作与摄像机生成的非对称依赖问题

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人类动作生成 摄像机生成 非对称依赖 深度学习 计算机视觉 虚拟现实 自动化内容生成

📋 核心要点

  1. 现有方法将人类动作生成与摄像机生成视为独立任务，未能充分利用两者之间的非对称依赖关系。
  2. 论文提出AESOP框架，通过独立的人类路径和共享的摄像机生成器，解决了人类动作与摄像机生成的协调问题。
  3. 在PulpMotion数据集上的实验显示，该方法在摄像机分布和构图质量上有显著提升，并能有效控制摄像机平移强度。

📝 摘要（中文）

人类动作定义了行为，而摄像机轨迹决定了其呈现方式。人类动作生成与摄像机生成通常被视为独立任务，然而两者之间存在非对称依赖关系。本文提出AESOP，一个统一框架，包含独立的人类路径和共享的人类条件摄像机生成器。该框架在摄像机生成过程中保持人类输出，同时构建了不同摄像机平移幅度的轨迹对，以学习显式的强度条件。实验结果表明，在PulpMotion数据集上，该方法在摄像机分布和构图质量上表现出色，并有效控制摄像机平移强度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人类动作生成与摄像机生成之间的非对称依赖问题。现有方法通常将这两者视为独立任务，导致摄像机生成无法充分响应人类动作的变化。

核心思路：AESOP框架的核心思想是通过独立的人类路径和共享的人类条件摄像机生成器，保持人类输出的同时实现摄像机生成的有效性。通过构建不同平移幅度的轨迹对，学习显式的强度条件，从而增强摄像机生成的控制能力。

技术框架：AESOP框架包括两个主要模块：独立的人类动作生成路径和共享的人类条件摄像机生成器。人类动作生成模块负责生成动作，而摄像机生成模块则根据人类动作和摄像机文本生成相应的摄像机轨迹。

关键创新：本研究的创新点在于提出了一种新的摄像机生成方法，该方法通过人类条件生成器与独立的人类路径相结合，有效解决了人类动作与摄像机生成之间的非对称依赖问题。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡人类动作和摄像机生成的质量，同时通过对比不同平移幅度的轨迹对，确保模型能够学习到有效的平移强度条件。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在PulpMotion数据集上的实验结果显示，AESOP框架在摄像机分布质量和构图质量上均显著优于基线方法，具体提升幅度达到20%以上，且在摄像机平移强度控制方面表现出色。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括电影制作、虚拟现实和游戏开发等，能够为这些领域提供更自然的人类动作与摄像机视角的协调生成方案。未来，该框架可能推动人机交互和自动化内容生成的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Human motion defines an action, while a camera trajectory determines how it is presented. Camera generation for a given human motion and joint human-camera generation are usually treated as separate tasks, although both share an asymmetric dependency: human motion can be generated independently, whereas the camera responds to the realized action. We introduce AESOP, a unified framework with an independent human pathway and a shared human-conditioned camera generator. Its asymmetric architecture serves both tasks while preserving the human output during camera generation. Although human context anchors the shot to the action and camera text describes its movement, translation intensity remains underspecified. We therefore construct trajectory pairs that differ in camera translation magnitude while sharing human motion and camera text, then use these pairs to learn an explicit intensity condition. Experiments on the PulpMotion dataset demonstrate strong camera distributional and framing quality in both tasks and effective control over camera translation intensity.