DiffusionPhase: Motion Diffusion in Frequency Domain

📄 arXiv: 2312.04036v1 📥 PDF

作者: Weilin Wan, Yiming Huang, Shutong Wu, Taku Komura, Wenping Wang, Dinesh Jayaraman, Lingjie Liu

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2023-12-07

💡 一句话要点

DiffusionPhase：提出一种频域运动扩散方法，用于生成高质量、多样化的人体运动序列。

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 文本到运动生成 运动扩散模型 频域运动表示 相位空间 条件生成

📋 核心要点

  1. 现有文本到运动生成方法在处理长序列和保证运动多样性方面存在挑战，主要原因是数据集规模和姿势表示的局限性。
  2. 该论文提出在频域中进行运动生成，利用相位空间编码运动，并结合条件扩散模型，以实现平滑过渡和高质量运动生成。
  3. 实验结果表明，该方法在生成多样化、高质量运动以及合成具有自然过渡的长序列方面，优于现有方法。

📝 摘要（中文）

本研究提出了一种基于学习的方法，用于从文本描述（例如“一个人向前走”）生成高质量的人体运动序列。现有的技术在生成任意长度的运动序列时，由于文本到运动数据集的限制以及姿势表示缺乏表现力或紧凑性，难以实现运动多样性和平滑过渡。为了解决这些问题，我们提出了第一个在运动频域中进行文本条件人体运动生成的方法。我们开发了一个网络编码器，将运动空间转换为一个紧凑但富有表现力的参数化相位空间，其中编码了高频细节，从而高精度地捕捉了运动在时间和空间上的局部周期性。我们还引入了一个条件扩散模型，用于根据文本描述和起始姿势预测周期性运动参数，从而有效地实现与不同文本描述相关的运动序列之间的平滑过渡。实验表明，我们的方法在生成更广泛的高质量运动以及合成具有自然过渡的长序列方面优于当前的方法。

🔬 方法详解

问题定义：现有文本到运动生成方法难以生成具有平滑过渡的任意长度运动序列，并且在运动多样性方面存在局限性。这主要是由于现有数据集规模有限，以及姿势表示方法缺乏足够的表达能力和紧凑性，难以捕捉运动的复杂性和周期性特征。

核心思路：该论文的核心思路是将运动表示转换到频域，利用相位空间来编码运动。频域表示能够更有效地捕捉运动的周期性特征和高频细节，从而提高运动生成的多样性和真实性。此外，使用条件扩散模型来预测运动参数，可以实现不同运动序列之间的平滑过渡。

技术框架：该方法主要包含两个核心模块：一个网络编码器和一个条件扩散模型。网络编码器负责将运动空间映射到紧凑的参数化相位空间，该相位空间能够编码高频细节并捕捉运动的局部周期性。条件扩散模型则基于文本描述和起始姿势，预测周期性运动参数，从而生成新的运动序列。整体流程是从文本描述和起始姿势开始，通过条件扩散模型预测频域运动参数，然后解码回时域运动序列。

关键创新：该论文的关键创新在于首次将频域表示和扩散模型应用于文本到运动生成任务。通过在频域中进行运动生成，可以更有效地捕捉运动的周期性特征和高频细节，从而提高生成运动的多样性和真实性。此外，使用相位空间作为运动的紧凑表示，可以减少模型的计算复杂度。

关键设计：网络编码器的具体结构未知，但其目标是将运动数据映射到相位空间。条件扩散模型使用文本描述和起始姿势作为条件，预测频域运动参数。损失函数的设计可能包括重构损失（保证生成运动与输入文本描述一致）和对抗损失（提高生成运动的真实性）。具体的网络结构、参数设置和损失函数权重等细节在论文中可能有所描述，但此处未知。

📊 实验亮点

该方法在生成高质量和多样化的运动方面表现出色，尤其是在合成具有自然过渡的长序列时。实验结果表明，该方法优于现有的文本到运动生成方法，能够生成更逼真、更流畅的运动序列。具体的性能指标和对比基线未知，但摘要强调了在运动质量和过渡平滑性方面的显著提升。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于虚拟现实、游戏开发、动画制作等领域。通过文本描述生成逼真的人体运动，可以极大地提高这些应用的交互性和沉浸感。例如，在游戏中，玩家可以通过简单的文本指令控制角色的运动，从而实现更加自然和流畅的游戏体验。此外，该技术还可以用于康复训练和运动分析等领域，通过分析运动数据，为患者提供个性化的康复方案。

📄 摘要（原文）

In this study, we introduce a learning-based method for generating high-quality human motion sequences from text descriptions (e.g., ``A person walks forward"). Existing techniques struggle with motion diversity and smooth transitions in generating arbitrary-length motion sequences, due to limited text-to-motion datasets and the pose representations used that often lack expressiveness or compactness. To address these issues, we propose the first method for text-conditioned human motion generation in the frequency domain of motions. We develop a network encoder that converts the motion space into a compact yet expressive parameterized phase space with high-frequency details encoded, capturing the local periodicity of motions in time and space with high accuracy. We also introduce a conditional diffusion model for predicting periodic motion parameters based on text descriptions and a start pose, efficiently achieving smooth transitions between motion sequences associated with different text descriptions. Experiments demonstrate that our approach outperforms current methods in generating a broader variety of high-quality motions, and synthesizing long sequences with natural transitions.