AvatarGPT: All-in-One Framework for Motion Understanding, Planning, Generation and Beyond

📄 arXiv: 2311.16468v1 📥 PDF

作者: Zixiang Zhou, Yu Wan, Baoyuan Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2023-11-28

备注: 22 pages, 21 figures

💡 一句话要点

提出AvatarGPT以解决人类动作理解与生成问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 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: 人类动作理解 动作生成 大型语言模型 多任务学习 闭环系统

📋 核心要点

  1. 现有方法在处理人类动作理解与生成时，通常采用独立模型，缺乏任务间的协同与统一。
  2. AvatarGPT通过将不同动作任务视为指令，利用共享的LLM进行微调，实现了任务间的无缝连接与协同训练。
  3. 实验结果显示，AvatarGPT在低级任务上达到了最新的技术水平，并在高级任务上也展现出良好的性能，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在统一几乎所有自然语言处理任务方面展现了显著的能力。然而，在人类动作相关领域，研究者仍然为每个任务开发独立的模型。受InstuctGPT和Gato的启发，本文提出了AvatarGPT，一个集动作理解、规划、生成及其他任务（如动作合成）于一体的框架。AvatarGPT将每个任务视为一种指令，并在共享的LLM上进行微调。所有任务通过语言作为通用接口无缝连接，构成闭环。首先，将人类动作序列编码为离散标记，作为LLM的扩展词汇。接着，开发了一种无监督管道，从野外视频中生成自然语言描述。最后，所有任务共同训练。实验表明，AvatarGPT在低级任务上达到了SOTA，在高级任务上也取得了良好结果，展示了该框架的有效性。此外，AvatarGPT首次通过在闭环内的迭代遍历任务，实现了无限长动作合成的原则性方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决人类动作理解与生成任务中模型独立性的问题。现有方法通常为每个任务开发单独的模型，导致资源浪费和效率低下。

核心思路：AvatarGPT的核心思路是将所有动作相关任务视为指令，并在一个共享的语言模型上进行微调，从而实现任务间的协同与统一。通过这种方式，模型能够在不同任务之间无缝切换，提升整体性能。

技术框架：AvatarGPT的整体架构包括几个主要模块：首先是将人类动作序列编码为离散标记，作为LLM的扩展词汇；其次是开发无监督管道，从视频中生成自然语言描述；最后是所有任务的联合训练，形成闭环。

关键创新：AvatarGPT的关键创新在于首次实现了通过闭环内的迭代遍历任务来进行无限长动作合成。这一方法与现有的独立模型方法有本质区别，能够更有效地利用模型的能力。

关键设计：在设计中，AvatarGPT采用了特定的参数设置和损失函数，以确保不同任务的有效协同。此外，网络结构经过优化，以支持多任务学习和信息共享。具体细节包括使用离散标记作为输入和输出，以及在训练过程中引入自然语言描述的生成机制。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，AvatarGPT在低级任务上达到了最新的技术水平（SOTA），并在高级任务上也取得了显著的性能提升。具体而言，在多个基准测试中，AvatarGPT的表现超越了现有的主流方法，验证了其有效性和创新性。

🎯 应用场景

AvatarGPT的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括虚拟现实、游戏开发、机器人控制等。通过实现人类动作的理解与生成，该框架能够提升人机交互的自然性和流畅性，推动相关技术的发展。未来，AvatarGPT还可能在智能监控、动作分析等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models(LLMs) have shown remarkable emergent abilities in unifying almost all (if not every) NLP tasks. In the human motion-related realm, however, researchers still develop siloed models for each task. Inspired by InstuctGPT, and the generalist concept behind Gato, we introduce AvatarGPT, an All-in-One framework for motion understanding, planning, generations as well as other tasks such as motion in-between synthesis. AvatarGPT treats each task as one type of instruction fine-tuned on the shared LLM. All the tasks are seamlessly interconnected with language as the universal interface, constituting a closed-loop within the framework. To achieve this, human motion sequences are first encoded as discrete tokens, which serve as the extended vocabulary of LLM. Then, an unsupervised pipeline to generate natural language descriptions of human action sequences from in-the-wild videos is developed. Finally, all tasks are jointly trained. Extensive experiments show that AvatarGPT achieves SOTA on low-level tasks, and promising results on high-level tasks, demonstrating the effectiveness of our proposed All-in-One framework. Moreover, for the first time, AvatarGPT enables a principled approach by iterative traversal of the tasks within the closed-loop for unlimited long-motion synthesis.