FinePhys: Fine-grained Human Action Generation by Explicitly Incorporating Physical Laws for Effective Skeletal Guidance

📄 arXiv: 2505.13437v1 📥 PDF

作者: Dian Shao, Mingfei Shi, Shengda Xu, Haodong Chen, Yongle Huang, Binglu Wang

分类: cs.CV, cs.AI

发布日期: 2025-05-19

备注: CVPR 2025

💡 一句话要点

提出FinePhys以解决细粒度人类动作生成中的物理一致性问题

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 细粒度动作生成 物理一致性 2D姿态估计 3D维度提升 运动重新估计

📋 核心要点

  1. 现有方法在生成细粒度人类动作时，难以处理复杂的时间动态和物理一致性，导致生成结果不够令人满意。
  2. FinePhys框架通过引入物理法则，结合数据驱动的方法，在线估计2D姿态并进行3D维度提升，从而实现更有效的骨骼指导。
  3. 在FineGym的细粒度动作子集上，FinePhys显著超越了竞争基线，生成的动作更自然且符合物理规律。

📝 摘要（中文）

尽管视频生成技术取得了显著进展，但合成物理上合理的人类动作仍然是一个持续的挑战，尤其是在建模细粒度语义和复杂时间动态方面。针对这一问题，本文提出了FinePhys框架，通过引入物理法则来获得有效的骨骼指导。FinePhys首先在线估计2D姿态，然后通过上下文学习进行2D到3D的维度提升。为了缓解纯数据驱动的3D姿态的不稳定性和有限可解释性，本文进一步引入了基于物理的运动重新估计模块，利用Euler-Lagrange方程计算关节加速度。经过评估，FinePhys在FineGym的三个细粒度动作子集上显著优于竞争基线，生成的动作更加自然和合理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决细粒度人类动作生成中的物理一致性问题。现有方法在处理复杂动作时，往往无法生成合理的物理运动，导致生成结果不够自然。

核心思路：FinePhys框架通过引入物理法则，结合数据驱动的生成方法，首先在线估计2D姿态，然后进行3D维度提升，以实现更为准确的骨骼指导。

技术框架：FinePhys的整体架构包括两个主要模块：2D姿态估计模块和基于物理的运动重新估计模块。2D姿态估计模块负责实时获取2D姿态，而运动重新估计模块则利用Euler-Lagrange方程进行关节加速度的计算。

关键创新：本文的主要创新在于引入物理法则进行运动重新估计，这一方法显著提高了生成3D姿态的稳定性和可解释性，与现有纯数据驱动的方法形成了本质区别。

关键设计：在模型设计中，采用了双向时间更新机制来计算关节加速度，并通过多尺度2D热图指导扩散过程，确保生成的3D姿态既符合物理规律又具有数据驱动的特性。

📊 实验亮点

在FineGym的三个细粒度动作子集（FX-JUMP、FX-TURN和FX-SALTO）上，FinePhys显著超越了现有的竞争基线，生成的动作在自然性和物理合理性上均有显著提升，具体性能数据未提供，但实验结果表明FinePhys的有效性。

🎯 应用场景

FinePhys的研究成果在动画制作、虚拟现实和游戏开发等领域具有广泛的应用潜力。通过生成更自然的细粒度人类动作，可以提升用户体验和交互质量。此外，该框架也可用于运动分析和训练模拟等实际场景，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Despite significant advances in video generation, synthesizing physically plausible human actions remains a persistent challenge, particularly in modeling fine-grained semantics and complex temporal dynamics. For instance, generating gymnastics routines such as "switch leap with 0.5 turn" poses substantial difficulties for current methods, often yielding unsatisfactory results. To bridge this gap, we propose FinePhys, a Fine-grained human action generation framework that incorporates Physics to obtain effective skeletal guidance. Specifically, FinePhys first estimates 2D poses in an online manner and then performs 2D-to-3D dimension lifting via in-context learning. To mitigate the instability and limited interpretability of purely data-driven 3D poses, we further introduce a physics-based motion re-estimation module governed by Euler-Lagrange equations, calculating joint accelerations via bidirectional temporal updating. The physically predicted 3D poses are then fused with data-driven ones, offering multi-scale 2D heatmap guidance for the diffusion process. Evaluated on three fine-grained action subsets from FineGym (FX-JUMP, FX-TURN, and FX-SALTO), FinePhys significantly outperforms competitive baselines. Comprehensive qualitative results further demonstrate FinePhys's ability to generate more natural and plausible fine-grained human actions.