Motion Mamba: Efficient and Long Sequence Motion Generation
作者: Zeyu Zhang, Akide Liu, Ian Reid, Richard Hartley, Bohan Zhuang, Hao Tang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-03-12 (更新: 2024-08-03)
备注: Accepted to ECCV 2024
🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出Motion Mamba以解决长序列人类动作生成问题
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 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: 长序列生成 人类动作生成 状态空间模型 深度学习 计算机视觉 实时生成 U-Net结构
📋 核心要点
- 现有方法在长序列人类动作生成中效率低下，缺乏专门设计的架构来建模动作序列。
- 本文提出Motion Mamba，通过层次时间Mamba和双向空间Mamba模块，提升动作生成的效率和一致性。
- 实验结果显示，Motion Mamba在HumanML3D和KIT-ML数据集上相比于前沿方法有显著性能提升，速度提高了4倍。
📝 摘要（中文）
人类动作生成是生成计算机视觉中的重要研究领域，但实现高效的长序列动作生成仍然面临挑战。近期在状态空间模型（SSMs）方面的进展，尤其是Mamba，展示了在长序列建模中的潜力。为了解决SSMs在动作生成中的适应性问题，本文提出了Motion Mamba，这是一种简单高效的动作生成模型。我们设计了层次时间Mamba（HTM）模块和双向空间Mamba（BSM）模块，以增强动作生成的准确性和一致性。实验结果表明，Motion Mamba在HumanML3D和KIT-ML数据集上相比于最佳扩散方法实现了高达50%的FID提升和4倍的速度提升。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决长序列人类动作生成中的效率和一致性问题。现有的状态空间模型（SSMs）在动作生成中面临适应性不足的挑战，缺乏专门的设计架构来有效建模动作序列。
核心思路：我们提出Motion Mamba，利用层次时间Mamba（HTM）模块和双向空间Mamba（BSM）模块，旨在通过对时间数据的层次处理和对潜在姿态的双向处理，提升动作生成的准确性和一致性。
技术框架：Motion Mamba的整体架构基于对称的U-Net结构，HTM模块负责处理时间序列数据，而BSM模块则用于潜在姿态的双向处理。这种设计旨在保持帧间的动作一致性。
关键创新：最重要的创新在于提出了HTM和BSM模块，这些模块专门针对动作生成进行了优化，显著提升了生成质量和速度，与现有的扩散方法相比具有本质区别。
关键设计：在设计中，我们采用了多层次的SSM模块组合，以适应不同的时间序列长度，并在损失函数中引入了动作一致性约束，以确保生成的动作在时间维度上的连贯性。整体网络结构经过精心调试，以实现最佳性能。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
在实验中，Motion Mamba在HumanML3D和KIT-ML数据集上实现了高达50%的FID提升，且生成速度提高了4倍，显著优于之前的最佳扩散方法。这表明该模型在高质量长序列动作建模和实时人类动作生成方面具有强大的能力。
🎯 应用场景
该研究在虚拟现实、游戏开发和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。高效的长序列人类动作生成能够提升虚拟角色的表现力和互动性，进而改善用户体验。此外，Motion Mamba的设计理念也可为其他生成任务提供借鉴，推动相关领域的发展。
📄 摘要（原文）
Human motion generation stands as a significant pursuit in generative computer vision, while achieving long-sequence and efficient motion generation remains challenging. Recent advancements in state space models (SSMs), notably Mamba, have showcased considerable promise in long sequence modeling with an efficient hardware-aware design, which appears to be a promising direction to build motion generation model upon it. Nevertheless, adapting SSMs to motion generation faces hurdles since the lack of a specialized design architecture to model motion sequence. To address these challenges, we propose Motion Mamba, a simple and efficient approach that presents the pioneering motion generation model utilized SSMs. Specifically, we design a Hierarchical Temporal Mamba (HTM) block to process temporal data by ensemble varying numbers of isolated SSM modules across a symmetric U-Net architecture aimed at preserving motion consistency between frames. We also design a Bidirectional Spatial Mamba (BSM) block to bidirectionally process latent poses, to enhance accurate motion generation within a temporal frame. Our proposed method achieves up to 50% FID improvement and up to 4 times faster on the HumanML3D and KIT-ML datasets compared to the previous best diffusion-based method, which demonstrates strong capabilities of high-quality long sequence motion modeling and real-time human motion generation. See project website https://steve-zeyu-zhang.github.io/MotionMamba/