A Unified Framework for Multimodal, Multi-Part Human Motion Synthesis
作者: Zixiang Zhou, Yu Wan, Baoyuan Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2023-11-28
备注: 19 pages, 18 figures
💡 一句话要点
提出统一框架以解决多模态、多部位人类动作合成问题
🎯 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: 多模态融合 人类动作合成 深度学习 预训练模型 动作重构 标记预测 虚拟现实 人机交互
📋 核心要点
- 现有方法在根据不同控制信号动画化各个身体部位时需要不同的方法，限制了技术的可扩展性。
- 本文提出了一种统一框架，通过量化动作、转码信号和预测标记，实现多模态和多部位的动作合成。
- 实验结果表明，该方法在多模态动作生成任务中表现优异，具有良好的可扩展性和实际应用潜力。
📝 摘要（中文）
该领域在合成逼真的人类动作方面取得了显著进展，但现有方法在根据不同控制信号动画化各个身体部位时需要不同的方法，限制了技术在实际场景中的可扩展性。本文提出了一种统一且可扩展的方法，整合了多模态（文本、音乐、语音）和多部位（手、躯干）的人类动作生成。我们的方法分为几个步骤：首先，将不同身体部位的动作量化为各自领域的独立代码本；接着，利用预训练模型的强大能力将多模态信号转码为共享潜在空间；然后，通过迭代预测后续标记，将这些信号转换为离散动作标记，形成完整序列；最后，从标记序列重构连续的实际动作。我们的研究将多模态动作生成挑战框架化为标记预测任务，基于控制信号的模态从专业代码本中提取信息，具有内在的可扩展性，便于新模态的集成。大量实验表明了我们设计的有效性，强调了其广泛应用的潜力。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有多模态人类动作合成方法在不同控制信号下需要不同动画化方法的问题，这限制了技术的可扩展性和应用场景。
核心思路：论文提出的核心思路是将多模态信号转化为共享潜在空间，并通过标记预测任务实现动作合成。这种设计使得不同模态之间的转换更加高效和一致。
技术框架：整体架构包括几个主要模块：首先是动作量化，将不同身体部位的动作分为独立的代码本；其次是信号转码，利用预训练模型将多模态信号映射到共享潜在空间；然后是标记预测，通过迭代方式生成完整的动作序列；最后是动作重构，从离散标记中重建连续动作。
关键创新：最重要的技术创新点在于将多模态动作生成问题框架化为标记预测任务，并基于控制信号的模态使用专业代码本。这一方法显著提高了生成的灵活性和可扩展性。
关键设计：在技术细节上，论文设计了针对不同模态的代码本，采用了特定的损失函数以优化标记预测过程，网络结构则基于预训练模型进行改进，以增强其对多模态信号的处理能力。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，本文提出的方法在多模态动作生成任务中相较于基线方法有显著提升，具体性能数据表明生成的动作序列在自然性和连贯性上均优于现有技术，且在新模态集成方面表现出色，展示了良好的可扩展性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用场景包括虚拟现实、游戏动画、电影制作以及人机交互等领域。通过提供一种统一的动作合成框架，可以大幅提升动画生成的效率和质量，推动相关行业的技术进步和创新。未来，该方法有望进一步扩展到更多模态和复杂场景中，提升人类动作合成的智能化水平。
📄 摘要（原文）
The field has made significant progress in synthesizing realistic human motion driven by various modalities. Yet, the need for different methods to animate various body parts according to different control signals limits the scalability of these techniques in practical scenarios. In this paper, we introduce a cohesive and scalable approach that consolidates multimodal (text, music, speech) and multi-part (hand, torso) human motion generation. Our methodology unfolds in several steps: We begin by quantizing the motions of diverse body parts into separate codebooks tailored to their respective domains. Next, we harness the robust capabilities of pre-trained models to transcode multimodal signals into a shared latent space. We then translate these signals into discrete motion tokens by iteratively predicting subsequent tokens to form a complete sequence. Finally, we reconstruct the continuous actual motion from this tokenized sequence. Our method frames the multimodal motion generation challenge as a token prediction task, drawing from specialized codebooks based on the modality of the control signal. This approach is inherently scalable, allowing for the easy integration of new modalities. Extensive experiments demonstrated the effectiveness of our design, emphasizing its potential for broad application.