Digital Life Project: Autonomous 3D Characters with Social Intelligence
作者: Zhongang Cai, Jianping Jiang, Zhongfei Qing, Xinying Guo, Mingyuan Zhang, Zhengyu Lin, Haiyi Mei, Chen Wei, Ruisi Wang, Wanqi Yin, Xiangyu Fan, Han Du, Liang Pan, Peng Gao, Zhitao Yang, Yang Gao, Jiaqi Li, Tianxiang Ren, Yukun Wei, Xiaogang Wang, Chen Change Loy, Lei Yang, Ziwei Liu
分类: cs.CV, cs.AI, cs.GR, cs.HC
发布日期: 2023-12-07
备注: Homepage: https://digital-life-project.com/
💡 一句话要点
提出Digital Life Project，构建具备社交智能的自主3D角色
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱六：视频提取与匹配 (Video Extraction)
关键词: 自主3D角色 社交智能 语言建模 运动合成 数字人
📋 核心要点
- 现有方法难以构建具备复杂社交互动和自主行为的3D角色，限制了数字生活的真实感。
- Digital Life Project利用语言作为通用媒介，结合数字大脑SocioMind和运动合成范式MoMat-MoGen，实现角色的自主社交和动作表达。
- 实验表明，该框架的各个模块均达到最先进水平，能够使虚拟角色自主对话并进行上下文相关的动作。
📝 摘要（中文）
本文介绍了Digital Life Project，一个利用语言作为通用媒介构建自主3D角色的框架。这些角色能够进行社交互动，并通过清晰的肢体动作进行表达，从而在数字环境中模拟生活。该框架包含两个主要组成部分：1) SocioMind：一个精心设计的数字大脑，通过系统的少样本范例建模个性，结合基于心理学原理的反思过程，并通过发起对话主题来模拟自主性；2) MoMat-MoGen：一种文本驱动的运动合成范式，用于控制角色的数字身体。它将运动匹配（一种经过验证的行业技术，可确保运动质量）与运动生成方面的最新进展相结合，以实现多样性。大量实验表明，每个模块都在各自领域实现了最先进的性能。总的来说，它们使虚拟角色能够自主发起和维持对话，同时发展其社会心理状态。与此同时，这些角色可以执行与上下文相关的身体动作。此外，运动捕捉模块还允许虚拟角色识别并适当地响应人类玩家的动作。
🔬 方法详解
问题定义：现有方法在构建具有社交智能的自主3D角色方面面临挑战。痛点在于如何让角色具备自主思考、发起对话、并根据语境做出合适的动作。传统方法通常依赖于预定义的规则或有限的状态机，难以应对复杂多变的社交场景。
核心思路：Digital Life Project的核心思路是将语言作为通用媒介，连接角色的“大脑”和“身体”。通过语言，角色可以表达自己的想法、发起对话，并控制身体做出相应的动作。这种设计借鉴了人类的交流方式，使得角色能够更自然地与环境和其他角色互动。
技术框架：Digital Life Project包含两个主要模块：SocioMind和MoMat-MoGen。SocioMind负责角色的“思考”和决策，包括个性建模、反思过程和对话发起。MoMat-MoGen负责角色的“行动”，即根据文本描述生成相应的身体动作。此外，还有一个运动捕捉模块，用于识别和响应人类玩家的动作。整体流程是：SocioMind根据当前情境生成对话文本，MoMat-MoGen将文本转化为身体动作，运动捕捉模块则负责与人类玩家互动。
关键创新：该论文的关键创新在于将语言作为通用媒介，连接了角色的认知和行为。SocioMind模块通过少样本学习和心理学原理的反思过程，实现了角色的自主思考和决策。MoMat-MoGen模块则将运动匹配和运动生成相结合，保证了动作的质量和多样性。这种设计使得角色能够更自然、更智能地与环境互动。
关键设计：SocioMind模块的关键设计包括：1) 使用少样本范例来建模角色个性；2) 引入基于心理学原理的反思过程，使角色能够从经验中学习；3) 设计对话发起机制，使角色能够自主地参与社交互动。MoMat-MoGen模块的关键设计包括：1) 使用运动匹配技术来保证动作的质量；2) 使用运动生成技术来增加动作的多样性；3) 设计文本到动作的映射机制，使角色能够根据语言描述做出相应的动作。
📊 实验亮点
论文展示了SocioMind和MoMat-MoGen模块的性能。SocioMind在对话生成方面表现出色，能够生成流畅、自然的对话文本。MoMat-MoGen能够根据文本描述生成高质量、多样化的身体动作。整体而言，该框架能够使虚拟角色自主发起和维持对话，并做出与上下文相关的动作，显著提升了虚拟角色的真实感和互动性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于虚拟社交、游戏、教育、虚拟助手等领域。例如，可以构建更具真实感的虚拟社交环境，提供更智能的游戏角色，开发更具互动性的教育应用，以及创建更人性化的虚拟助手。未来，该技术有望推动数字人技术的发展，实现更自然、更智能的人机交互。
📄 摘要（原文）
In this work, we present Digital Life Project, a framework utilizing language as the universal medium to build autonomous 3D characters, who are capable of engaging in social interactions and expressing with articulated body motions, thereby simulating life in a digital environment. Our framework comprises two primary components: 1) SocioMind: a meticulously crafted digital brain that models personalities with systematic few-shot exemplars, incorporates a reflection process based on psychology principles, and emulates autonomy by initiating dialogue topics; 2) MoMat-MoGen: a text-driven motion synthesis paradigm for controlling the character's digital body. It integrates motion matching, a proven industry technique to ensure motion quality, with cutting-edge advancements in motion generation for diversity. Extensive experiments demonstrate that each module achieves state-of-the-art performance in its respective domain. Collectively, they enable virtual characters to initiate and sustain dialogues autonomously, while evolving their socio-psychological states. Concurrently, these characters can perform contextually relevant bodily movements. Additionally, a motion captioning module further allows the virtual character to recognize and appropriately respond to human players' actions. Homepage: https://digital-life-project.com/