LaserHuman: Language-guided Scene-aware Human Motion Generation in Free Environment

📄 arXiv: 2403.13307v2 📥 PDF

作者: Peishan Cong, Ziyi Wang, Zhiyang Dou, Yiming Ren, Wei Yin, Kai Cheng, Yujing Sun, Xiaoxiao Long, Xinge Zhu, Yuexin Ma

分类: cs.CV

发布日期: 2024-03-20 (更新: 2024-03-21)

💡 一句话要点

提出LaserHuman以解决现有数据集不足的问题

🎯 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: 人类动作生成 数据集 多条件扩散模型 场景感知 自然语言处理 机器人技术 虚拟现实

📋 核心要点

  1. 现有方法在场景文本到动作生成中缺乏真实人类动作和丰富的环境描述，限制了研究的深入。
  2. 论文提出LaserHuman数据集，结合真实人类动作与动态场景，使用多条件扩散模型生成一致且合理的动作。
  3. 实验结果表明，所提模型在现有数据集上达到了最先进的性能，显著提升了动作生成的质量和一致性。

📝 摘要（中文）

语言引导的场景感知人类动作生成在娱乐和机器人领域具有重要意义。为应对现有数据集的局限性，我们引入了LaserHuman，这是一个开创性的数据集，旨在革新场景文本到动作的研究。LaserHuman的特点在于其包含真实的人类动作、无限制的自然语言描述、室内外场景的结合以及动态变化的场景。多样的捕捉数据和丰富的注释为条件动作生成的研究提供了良机，并促进现实应用的发展。此外，为了生成语义一致且物理上合理的人类动作，我们提出了一种多条件扩散模型，该模型简单有效，在现有数据集上实现了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决现有数据集在场景文本到人类动作生成中的不足，尤其是缺乏真实人类动作和动态场景的描述，导致生成效果不佳。

核心思路：提出LaserHuman数据集，结合真实的人类动作和自然语言描述，并设计多条件扩散模型以生成语义一致且物理合理的动作。

技术框架：整体架构包括数据收集、预处理、模型训练和生成阶段。数据收集阶段涵盖多种场景和动作捕捉，模型训练阶段使用多条件扩散模型进行优化。

关键创新：最重要的创新在于引入了多条件扩散模型，该模型能够有效处理复杂的场景和语言输入，生成高质量的人类动作，与传统方法相比具有更高的灵活性和准确性。

关键设计：模型设计中采用了特定的损失函数以确保生成动作的物理合理性，同时在网络结构上进行了优化，以适应多模态输入的需求。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，所提出的多条件扩散模型在现有数据集上实现了最先进的性能，相较于基线方法，生成动作的质量提升了显著的百分比，验证了模型的有效性和创新性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实、游戏开发和人机交互等。通过生成自然且符合场景的动作，能够提升用户体验，推动娱乐行业和机器人技术的发展，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Language-guided scene-aware human motion generation has great significance for entertainment and robotics. In response to the limitations of existing datasets, we introduce LaserHuman, a pioneering dataset engineered to revolutionize Scene-Text-to-Motion research. LaserHuman stands out with its inclusion of genuine human motions within 3D environments, unbounded free-form natural language descriptions, a blend of indoor and outdoor scenarios, and dynamic, ever-changing scenes. Diverse modalities of capture data and rich annotations present great opportunities for the research of conditional motion generation, and can also facilitate the development of real-life applications. Moreover, to generate semantically consistent and physically plausible human motions, we propose a multi-conditional diffusion model, which is simple but effective, achieving state-of-the-art performance on existing datasets.