Leader and Follower: Interactive Motion Generation under Trajectory Constraints
作者: Runqi Wang, Caoyuan Ma, Jian Zhao, Hanrui Xu, Dongfang Sun, Haoyang Chen, Lin Xiong, Zheng Wang, Xuelong Li
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-02-17
💡 一句话要点
提出基于Leader-Follower动态的交互式运动生成框架，解决轨迹约束下的运动生成问题
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)
关键词: 交互式运动生成 轨迹约束 Leader-Follower动态 运动范围细化 Pace Controller Kinematic Synchronization 角色动画 运动控制
📋 核心要点
- 现有基于文本的交互式运动生成方法难以精确捕捉用户对运动轨迹的意图，导致生成的运动缺乏真实性和准确性。
- 受舞蹈中角色分配的启发，论文提出将复杂运动分解为Leader-Follower动态，从而更好地控制和调整运动轨迹。
- 论文提出一种无需训练的方法，通过Pace Controller和Kinematic Synchronization Adapter来控制Leader运动并同步Follower运动，提升运动的真实性和准确性。
📝 摘要（中文）
本文针对游戏和电影制作中交互式运动生成的需求，提出了一种基于Leader-Follower动态的运动生成框架，旨在解决现有方法在轨迹约束下难以准确捕捉用户意图的问题。现有方法依赖于文本输入，难以精确控制运动轨迹，且基于轨迹的定制运动生成方法通常需要为单人场景重新训练，缺乏灵活性和对不同数据集的适应性，以及双人运动的交互性。该框架将复杂运动解耦为Leader-Follower动态，并探索了交互式运动生成中的运动范围细化过程，提出了一种无需训练的方法，集成了Pace Controller和Kinematic Synchronization Adapter。通过控制Leader的运动并校正Follower的运动以与Leader对齐，该框架增强了现有模型生成符合轨迹运动的能力。实验结果表明，该方法通过更好地利用轨迹信息，在真实性和准确性方面均优于现有方法。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决交互式运动生成中，在给定轨迹约束下，如何生成真实且准确的运动的问题。现有方法主要存在两个痛点：一是基于文本的方法难以精确控制运动轨迹；二是基于轨迹的方法通常需要为单人场景重新训练，缺乏灵活性和交互性。
核心思路：论文的核心思路是将交互式运动分解为Leader-Follower动态，Leader负责引导运动轨迹，Follower负责跟随Leader的运动。通过这种解耦，可以更有效地控制整体运动轨迹，并实现角色间的互动。这种设计借鉴了舞蹈中的角色分配，使得运动生成过程更加自然和可控。
技术框架：整体框架包含两个主要模块：Pace Controller和Kinematic Synchronization Adapter。首先，Pace Controller用于控制Leader的运动速度和方向，使其符合给定的轨迹。然后，Kinematic Synchronization Adapter用于调整Follower的运动，使其与Leader的运动保持同步，从而生成协调的交互式运动。整个过程无需重新训练模型，可以直接应用于现有的运动生成模型。
关键创新：该论文的关键创新在于将Leader-Follower动态引入到交互式运动生成中，并提出了一种无需训练的运动范围细化方法。与现有方法相比，该方法能够更好地利用轨迹信息，生成更真实、更准确的运动。此外，该方法具有良好的灵活性和可扩展性，可以应用于不同的数据集和场景。
关键设计：Pace Controller的设计旨在根据轨迹信息调整Leader的运动速度。Kinematic Synchronization Adapter的设计目标是最小化Follower与Leader之间的运动差异，同时保持Follower运动的自然性。具体的实现细节（例如损失函数、网络结构）在论文中可能有所描述，但摘要中未明确提及。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法在生成符合轨迹的交互式运动方面优于现有方法。具体而言，该方法在真实性和准确性方面均取得了显著提升。通过更好地利用轨迹信息，该方法能够生成更自然、更协调的运动，从而提高了用户体验。具体的性能数据和对比基线在摘要中未明确提及，需要查阅论文全文。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于游戏开发、电影制作、虚拟现实等领域。通过该方法，可以更方便地生成符合特定轨迹约束的交互式角色动画，提高内容创作的效率和质量。例如，在游戏中，可以利用该方法生成NPC与玩家互动的动画；在电影制作中，可以生成演员在特定场景下的运动动画。该研究还有助于开发更智能的虚拟助手和机器人。
📄 摘要（原文）
With the rapid advancement of game and film production, generating interactive motion from texts has garnered significant attention due to its potential to revolutionize content creation processes. In many practical applications, there is a need to impose strict constraints on the motion range or trajectory of virtual characters. However, existing methods that rely solely on textual input face substantial challenges in accurately capturing the user's intent, particularly in specifying the desired trajectory. As a result, the generated motions often lack plausibility and accuracy. Moreover, existing trajectory - based methods for customized motion generation rely on retraining for single - actor scenarios, which limits flexibility and adaptability to different datasets, as well as interactivity in two-actor motions. To generate interactive motion following specified trajectories, this paper decouples complex motion into a Leader - Follower dynamic, inspired by role allocation in partner dancing. Based on this framework, this paper explores the motion range refinement process in interactive motion generation and proposes a training-free approach, integrating a Pace Controller and a Kinematic Synchronization Adapter. The framework enhances the ability of existing models to generate motion that adheres to trajectory by controlling the leader's movement and correcting the follower's motion to align with the leader. Experimental results show that the proposed approach, by better leveraging trajectory information, outperforms existing methods in both realism and accuracy.