Tri-Modal Motion Retrieval by Learning a Joint Embedding Space

📄 arXiv: 2403.00691v1 📥 PDF

作者: Kangning Yin, Shihao Zou, Yuxuan Ge, Zheng Tian

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2024-03-01

💡 一句话要点

提出LAVIMO框架以解决三模态运动检索问题

🎯 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) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 三模态学习 运动检索 多模态融合 注意力机制 人类运动数据

📋 核心要点

  1. 现有方法主要集中在双模态学习，缺乏对三模态学习的深入探索，限制了模型的应用场景和性能提升。
  2. 本文提出LAVIMO框架，通过引入视频作为额外模态，增强文本与运动之间的对齐，提升跨模态检索效果。
  3. 在HumanML3D和KIT-ML数据集上，LAVIMO在文本到运动、运动到文本等多种任务中表现出色，达到了最先进的性能。

📝 摘要（中文）

信息检索是一个不断发展的重要研究领域。对高质量人类运动数据的需求激增，尤其是在在线获取方面，推动了人类运动研究的快速发展。以往的研究主要集中在双模态学习上，如文本与运动任务，但三模态学习的探索相对较少。本文提出了LAVIMO（语言-视频-运动对齐），一个新颖的三模态学习框架，整合了以人为中心的视频作为额外模态，有效弥合了文本与运动之间的差距。此外，本文的方法利用特别设计的注意力机制，促进文本、视频和运动模态之间的对齐和协同效应。实验证明，LAVIMO在HumanML3D和KIT-ML数据集上，在多种运动相关的跨模态检索任务中实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有双模态学习方法在处理文本与运动之间对齐时的不足，尤其是在引入额外模态的情况下，如何有效提升模型性能的问题。

核心思路：通过引入视频作为第三种模态，LAVIMO框架能够在文本与运动之间建立更强的联系，利用视频作为中介来增强对齐效果。

技术框架：LAVIMO的整体架构包括三个主要模块：文本编码器、视频编码器和运动编码器。每个模块通过特定的注意力机制进行信息交互和对齐，形成一个联合嵌入空间。

关键创新：LAVIMO的核心创新在于引入视频模态作为中介，利用设计的注意力机制促进三模态之间的协同效应，这一方法在现有双模态学习中并未得到充分利用。

关键设计：在模型设计中，采用了多层注意力机制以增强模态间的交互，同时设置了特定的损失函数以优化对齐效果，确保模型在多种检索任务中表现优异。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

在HumanML3D和KIT-ML数据集上，LAVIMO在文本到运动、运动到文本、视频到运动及运动到视频等多种跨模态检索任务中均取得了最先进的性能，显著提升幅度达到了XX%（具体数据待补充）。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括人机交互、智能监控、虚拟现实等场景，能够为这些领域提供更为精准的运动检索和理解能力。未来，LAVIMO框架有望推动多模态学习的进一步发展，提升人类运动数据的应用价值。

📄 摘要（原文）

Information retrieval is an ever-evolving and crucial research domain. The substantial demand for high-quality human motion data especially in online acquirement has led to a surge in human motion research works. Prior works have mainly concentrated on dual-modality learning, such as text and motion tasks, but three-modality learning has been rarely explored. Intuitively, an extra introduced modality can enrich a model's application scenario, and more importantly, an adequate choice of the extra modality can also act as an intermediary and enhance the alignment between the other two disparate modalities. In this work, we introduce LAVIMO (LAnguage-VIdeo-MOtion alignment), a novel framework for three-modality learning integrating human-centric videos as an additional modality, thereby effectively bridging the gap between text and motion. Moreover, our approach leverages a specially designed attention mechanism to foster enhanced alignment and synergistic effects among text, video, and motion modalities. Empirically, our results on the HumanML3D and KIT-ML datasets show that LAVIMO achieves state-of-the-art performance in various motion-related cross-modal retrieval tasks, including text-to-motion, motion-to-text, video-to-motion and motion-to-video.