Motion-R1: Enhancing Motion Generation with Decomposed Chain-of-Thought and RL Binding

📄 arXiv: 2506.10353v4 📥 PDF

作者: Runqi Ouyang, Haoyun Li, Zhenyuan Zhang, Xiaofeng Wang, Zeyu Zhang, Zheng Zhu, Guan Huang, Sirui Han, Xingang Wang

分类: cs.CV

发布日期: 2025-06-12 (更新: 2025-11-24)

🔗 代码/项目: PROJECT_PAGE

💡 一句话要点

提出Motion-R1以解决文本到动作生成中的复杂性问题

🎯 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) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本到动作生成 强化学习 思维链推理 多模态对齐 人机交互

📋 核心要点

  1. 现有的文本到动作生成方法在捕捉自然语言中的时间和因果复杂性方面存在不足，导致生成的动作往往不连贯。
  2. 本文提出了Motion-R1框架，结合分解的思维链推理与强化学习，旨在提高生成动作的质量和可解释性。
  3. 在多个基准数据集上，Motion-R1在MM-Dist、R-Precision和FID等关键指标上均有显著提升，展示了其在复杂动作生成任务中的优越性。

📝 摘要（中文）

文本到动作生成已成为人机交互中的一项基础任务，能够从自然语言描述中合成逼真的人类动作。尽管大型语言模型和强化学习的进展为高质量动作生成做出了贡献，但仍面临两个主要挑战：现有方法往往无法捕捉自然语言中的时间和因果复杂性，导致生成的动作过于简化或不连贯；而基于强化学习的方法通常过于复杂，限制了其在各种动作生成任务中的可扩展性和适应性。为了解决这些挑战，本文提出了Motion-R1，一个结合分解的思维链推理与强化学习的新框架，以增强生成动作的质量和可解释性。我们引入了分解的CoT数据引擎，利用自动化管道合成高质量推理数据，使模型更好地捕捉人类动作的时间依赖性和因果关系。我们还提出了RL绑定，一种将多模态文本-动作对齐纳入强化学习奖励函数的策略，指导模型生成语义准确且动作真实的动作。实验结果表明，Motion-R1在多个基准数据集上实现了最先进的性能，超越了现有方法。

🔬 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在捕捉自然语言中的时间和因果复杂性方面的不足，导致生成的动作往往不连贯或不真实。

核心思路：Motion-R1框架通过结合分解的思维链推理与强化学习，旨在提高生成动作的质量和可解释性。分解的思维链推理使模型能够更好地理解和处理复杂的时间依赖和因果关系。

技术框架：Motion-R1的整体架构包括分解的CoT数据引擎和RL绑定模块。数据引擎负责合成高质量的推理数据，而RL绑定则将多模态文本-动作对齐纳入奖励函数，以指导模型生成更准确的动作。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了分解的CoT数据引擎和RL绑定策略，这与现有方法的本质区别在于更好地捕捉了动作生成中的复杂性和多样性。

关键设计：在模型设计中，采用了特定的损失函数来平衡语义准确性和动作真实感，同时在网络结构上进行了优化，以提高模型的学习效率和生成能力。

📊 实验亮点

在实验中，Motion-R1在HumanML3D数据集上实现了3.5%的MM-Dist提升，并在KIT-ML和BABEL数据集上在R-Precision和FID指标上均有显著改善，超越了现有的基线方法，展示了其在复杂动作生成任务中的卓越性能。

🎯 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场景，能够为这些领域提供更自然和逼真的动作生成能力。未来，Motion-R1可能推动更复杂的人机交互体验，提升用户的沉浸感和参与感。

📄 摘要（原文）

Text-to-Motion generation has become a fundamental task in human-machine interaction, enabling the synthesis of realistic human motions from natural language descriptions. Although recent advances in large language models and reinforcement learning have contributed to high-quality motion generation, two major challenges remain. Existing approaches often fail to capture the temporal and causal complexities inherent in natural language, leading to oversimplified or incoherent motions. Additionally, RL-based methods are frequently overly complex, hindering their scalability and adaptability across various motion generation tasks. To address these challenges, we propose Motion-R1, a novel framework that combines decomposed Chain-of-Thought reasoning with reinforcement learning to enhance both the quality and interpretability of generated motions. Specifically, we introduce the Decomposed CoT Data Engine, which leverages an automated pipeline to synthesize high-quality reasoning data, allowing the model to better capture the temporal dependencies and causal relationships of human motion. We also propose RL Binding, a reinforcement learning strategy that incorporates multi-modal text-motion alignment into the RL reward function, guiding the model to produce motions that are both semantically accurate and motionally realistic. Extensive experiments across benchmark datasets demonstrate that Motion-R1 achieves state-of-the-art performance, with a 3.5% improvement in MM-Dist on HumanML3D and improvements in R-Precision and FID on KIT-ML and BABEL, surpassing existing methods across key metrics and highlighting its superior capability in handling complex motion generation tasks. Project page: https://motion-r1.github.io/.