MotionMix: Weakly-Supervised Diffusion for Controllable Motion Generation
作者: Nhat M. Hoang, Kehong Gong, Chuan Guo, Michael Bi Mi
分类: cs.CV
发布日期: 2024-01-20 (更新: 2024-01-24)
备注: Accepted at the 38th Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) Conference on Artificial Intelligence, Main Conference
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出MotionMix以解决高质量动作生成的资源依赖问题
🎯 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)
关键词: 3D动作生成 弱监督学习 扩散模型 动作合成 多模态生成
📋 核心要点
- 现有的动作生成方法依赖于高质量的标注数据，获取过程复杂且资源密集，限制了其实际应用。
- 本文提出的MotionMix模型通过弱监督学习，利用噪声和未标注的动作序列，有效降低对高质量标注数据的依赖。
- 实验结果表明，MotionMix在多个任务上均实现了最先进的性能，展示了其作为通用框架的潜力。
📝 摘要（中文）
随着数字化转型的推进，3D人类动作的可控生成成为重要课题。现有方法依赖于高质量的标注动作数据，资源消耗巨大。为此，本文提出了MotionMix，一个简单而有效的弱监督扩散模型，利用噪声和未标注的动作序列。该模型将扩散模型的去噪目标分为两个阶段：在初始步骤中通过学习带噪声的标注动作获得条件粗略动作近似，随后在最后步骤中使用未标注动作对这些初步动作进行无条件精炼。尽管从两种不完美的数据源学习，MotionMix在动作生成质量上并未妥协，且在多个基准测试中展现出卓越的性能，适用于文本到动作、动作到动作及音乐到舞蹈任务。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决3D人类动作生成中对高质量标注数据的依赖问题。现有方法通常需要大量精确标注的数据，这在实际应用中难以实现。
核心思路：MotionMix通过弱监督学习，结合噪声和未标注的动作序列，分阶段进行去噪处理，从而减少对标注数据的需求。
技术框架：该模型的整体架构分为两个主要阶段：第一阶段在初始步骤中通过学习带噪声的标注动作获得条件粗略动作近似，第二阶段在最后步骤中使用未标注动作对这些初步动作进行无条件精炼。
关键创新：MotionMix的核心创新在于将去噪过程分为两个阶段，利用不同来源的数据进行学习，从而在不牺牲生成质量的前提下，降低对高质量标注数据的依赖。
关键设计：模型设计中，损失函数的设置考虑了不同数据源的特性，网络结构则采用了适应性强的扩散模型，确保在处理噪声和未标注数据时的有效性。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在多个基准测试中，MotionMix在文本到动作、动作到动作和音乐到舞蹈任务上均实现了最先进的性能，超越了现有的全监督方法，展示了在动作生成质量上的显著提升。
🎯 应用场景
MotionMix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、游戏开发和动画制作等。通过降低对高质量标注数据的依赖，该模型能够加速动作生成的过程，提升创作效率，推动数字内容的创新与发展。
📄 摘要（原文）
Controllable generation of 3D human motions becomes an important topic as the world embraces digital transformation. Existing works, though making promising progress with the advent of diffusion models, heavily rely on meticulously captured and annotated (e.g., text) high-quality motion corpus, a resource-intensive endeavor in the real world. This motivates our proposed MotionMix, a simple yet effective weakly-supervised diffusion model that leverages both noisy and unannotated motion sequences. Specifically, we separate the denoising objectives of a diffusion model into two stages: obtaining conditional rough motion approximations in the initial $T-T^$ steps by learning the noisy annotated motions, followed by the unconditional refinement of these preliminary motions during the last $T^$ steps using unannotated motions. Notably, though learning from two sources of imperfect data, our model does not compromise motion generation quality compared to fully supervised approaches that access gold data. Extensive experiments on several benchmarks demonstrate that our MotionMix, as a versatile framework, consistently achieves state-of-the-art performances on text-to-motion, action-to-motion, and music-to-dance tasks. Project page: https://nhathoang2002.github.io/MotionMix-page/