AAMDM: Accelerated Auto-regressive Motion Diffusion Model

📄 arXiv: 2401.06146v1 📥 PDF

作者: Tianyu Li, Calvin Qiao, Guanqiao Ren, KangKang Yin, Sehoon Ha

分类: cs.CV, cs.GR

发布日期: 2023-12-02

💡 一句话要点

提出AAMDM加速自回归运动扩散模型，提升交互式运动合成的质量、多样性和效率

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 运动合成 扩散模型 生成对抗网络 自回归模型 低维嵌入 交互式动画 Denoising Diffusion GANs

📋 核心要点

  1. 现有游戏行业技术虽然能生成高保真动画，但计算成本高，可扩展性差；神经网络模型虽然解决了内存和速度问题，但生成运动的多样性不足。
  2. AAMDM的核心思想是结合Denoising Diffusion GANs的快速生成能力和自回归扩散模型的精修能力，并在低维空间操作，从而实现质量、多样性和效率的平衡。
  3. 实验结果表明，AAMDM在运动质量、多样性和运行效率方面均优于现有方法，并通过消融实验验证了各个模块的有效性。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种加速自回归运动扩散模型（AAMDM），旨在解决交互式运动合成中高质量、上下文响应动画生成的问题。AAMDM集成了Denoising Diffusion GANs作为快速生成模块，以及自回归扩散模型作为精修模块。此外，AAMDM在低维嵌入空间而非全维姿态空间中运行，从而降低了训练复杂度并进一步提高了性能。通过全面的定量分析和视觉比较，证明了AAMDM在运动质量、多样性和运行效率方面优于现有方法。消融研究也验证了每个算法组件的有效性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决交互式运动合成中，现有方法在高质量、多样性和效率之间难以兼顾的问题。传统方法计算成本高，神经网络模型多样性不足，而扩散模型虽然能生成多样运动，但逆扩散过程计算开销大。

核心思路：AAMDM的核心思路是将快速生成和精细打磨相结合，利用Denoising Diffusion GANs (DDGANs) 快速生成初始运动，然后使用自回归扩散模型对初始运动进行精修，提升质量。同时，在低维嵌入空间进行操作，降低计算复杂度。

技术框架：AAMDM包含两个主要模块：生成模块和精修模块。生成模块使用DDGANs，负责快速生成初始运动序列。精修模块使用自回归扩散模型，以生成模块的输出为条件，对运动序列进行精细调整，提升质量和真实感。整个流程在低维嵌入空间中进行，以降低计算成本。

关键创新：AAMDM的关键创新在于结合了DDGANs和自回归扩散模型，并将其应用于低维嵌入空间。DDGANs保证了生成速度，自回归扩散模型提升了运动质量，而低维空间操作则降低了计算复杂度。这种结合方式使得AAMDM能够在质量、多样性和效率之间取得平衡。

关键设计：论文使用了Denoising Diffusion GANs作为快速生成模块，具体网络结构和训练细节未知。自回归扩散模型可能采用了Transformer架构，用于建模运动序列的时序依赖关系。低维嵌入空间的具体维度和训练方法未知。损失函数可能包括对抗损失、重构损失和扩散模型的损失函数。

📊 实验亮点

实验结果表明，AAMDM在运动质量、多样性和运行效率方面均优于现有方法。具体的性能数据和对比基线未知，但论文强调了AAMDM在三个关键指标上的综合提升。消融实验验证了DDGANs生成模块和自回归扩散模型精修模块的有效性。

🎯 应用场景

AAMDM可广泛应用于视频游戏、虚拟现实、动画制作等领域，为用户提供更具沉浸感和互动性的体验。该技术能够根据用户输入或环境变化，实时生成高质量、多样化的角色动画，提升游戏和虚拟环境的真实感和趣味性。未来，AAMDM有望应用于机器人控制、人机交互等更广泛的领域。

📄 摘要（原文）

Interactive motion synthesis is essential in creating immersive experiences in entertainment applications, such as video games and virtual reality. However, generating animations that are both high-quality and contextually responsive remains a challenge. Traditional techniques in the game industry can produce high-fidelity animations but suffer from high computational costs and poor scalability. Trained neural network models alleviate the memory and speed issues, yet fall short on generating diverse motions. Diffusion models offer diverse motion synthesis with low memory usage, but require expensive reverse diffusion processes. This paper introduces the Accelerated Auto-regressive Motion Diffusion Model (AAMDM), a novel motion synthesis framework designed to achieve quality, diversity, and efficiency all together. AAMDM integrates Denoising Diffusion GANs as a fast Generation Module, and an Auto-regressive Diffusion Model as a Polishing Module. Furthermore, AAMDM operates in a lower-dimensional embedded space rather than the full-dimensional pose space, which reduces the training complexity as well as further improves the performance. We show that AAMDM outperforms existing methods in motion quality, diversity, and runtime efficiency, through comprehensive quantitative analyses and visual comparisons. We also demonstrate the effectiveness of each algorithmic component through ablation studies.