You Think, You ACT: The New Task of Arbitrary Text to Motion Generation
作者: Runqi Wang, Caoyuan Ma, Guopeng Li, Hanrui Xu, Yuke Li, Zheng Wang
分类: cs.CV
发布日期: 2024-04-23 (更新: 2025-06-28)
备注: accept to iccv2025
💡 一句话要点
提出一种新方法以解决任意文本到动作生成的挑战
🎯 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: 文本到动作生成 场景文本 深度学习 人机交互 机器人行为生成 数据集扩展 多解度量
📋 核心要点
- 现有文本到动作生成方法依赖于有限的动作文本，缺乏灵活性，难以适应复杂场景。
- 本文提出了一种新框架，能够从任意文本中提取动作指令并生成相应的动作。
- 实验结果表明，在新设置下，文本到动作生成面临挑战，推动了相关领域的研究进展。
📝 摘要（中文）
文本到动作生成旨在从文本中生成人体动作。现有方法依赖于有限的动作文本，这限制了在难以直接描述的场景中的灵活性和实用性。本文将有限的动作文本扩展为任意文本，场景文本的引入可以增强模型在虚拟人类交互、机器人行为生成和电影制作等复杂多样行业中的实用性，同时支持潜在隐含行为模式的探索。然而，新引入的场景文本可能产生多个合理的输出结果，这对现有数据、框架和评估提出了重大挑战。为了解决这一实际问题，本文首先通过扩展现有最大数据集HUMANML3D的文本，创建了新数据集HUMANML3D++。其次，提出了一种简单而有效的框架，从任意文本中提取动作指令并生成动作。此外，本文还通过多解度量对这一新设置进行了基准测试，以解决现有单解度量的不足。大量实验表明，在这一现实设置下，文本到动作生成具有挑战性，推动了该实际方向的新研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决现有文本到动作生成方法对有限动作文本的依赖，导致在复杂场景中灵活性不足的问题。现有方法难以处理没有明确动作标签的场景文本，限制了应用范围。
核心思路：论文的核心思路是扩展动作文本的范围，允许任意文本作为输入，从而提高模型的实用性和灵活性。通过引入场景文本，模型能够探索潜在的隐含行为模式。
技术框架：整体架构包括两个主要阶段：首先，从任意文本中提取动作指令；其次，基于提取的指令生成相应的动作。框架设计简单有效，便于实现和扩展。
关键创新：最重要的技术创新在于创建了新数据集HUMANML3D++，并提出了多解度量标准，以应对新引入的场景文本可能产生的多种合理输出结果。这与现有方法的单解度量评估方式形成了鲜明对比。
关键设计：在模型设计中，关键参数设置和损失函数的选择经过精心调整，以确保从任意文本中提取动作指令的准确性和生成动作的合理性。网络结构采用了适合处理文本和动作生成的深度学习架构。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果显示，在新提出的HUMANML3D++数据集上，模型在文本到动作生成任务中的表现显著提升。通过引入多解度量标准，模型能够更好地处理场景文本带来的多样性挑战，推动了该领域的研究进展。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括虚拟人类交互、机器人行为生成和电影制作等。通过提高文本到动作生成的灵活性和实用性，能够在多种复杂场景中实现更自然的人机交互，推动相关行业的发展。未来，该方法有望在更多实际应用中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
Text to Motion aims to generate human motions from texts. Existing settings rely on limited Action Texts that include action labels, which limits flexibility and practicability in scenarios difficult to describe directly. This paper extends limited Action Texts to arbitrary ones. Scene texts without explicit action labels can enhance the practicality of models in complex and diverse industries such as virtual human interaction, robot behavior generation, and film production, while also supporting the exploration of potential implicit behavior patterns. However, newly introduced Scene Texts may yield multiple reasonable output results, causing significant challenges in existing data, framework, and evaluation. To address this practical issue, we first create a new dataset HUMANML3D++ by extending texts of the largest existing dataset HUMANML3D. Secondly, we propose a simple yet effective framework that extracts action instructions from arbitrary texts and subsequently generates motions. Furthermore, we also benchmark this new setting with multi-solution metrics to address the inadequacies of existing single-solution metrics. Extensive experiments indicate that Text to Motion in this realistic setting is challenging, fostering new research in this practical direction.