Towards Immersive Human-X Interaction: A Real-Time Framework for Physically Plausible Motion Synthesis

📄 arXiv: 2508.02106v1 📥 PDF

作者: Kaiyang Ji, Ye Shi, Zichen Jin, Kangyi Chen, Lan Xu, Yuexin Ma, Jingyi Yu, Jingya Wang

分类: cs.CV, cs.RO

发布日期: 2025-08-04

备注: Accepted by ICCV 2025

💡 一句话要点

提出Human-X框架以解决实时人机交互的物理可行性问题

🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人机交互 虚拟现实 类人机器人 运动合成 强化学习 物理可行性 实时响应

📋 核心要点

  1. 现有方法在实时人机交互中难以平衡响应速度、物理可行性和安全性，导致交互质量不足。
  2. 本文提出的Human-X框架通过自回归反应扩散规划器实现实时的动作和反应预测，确保交互的自然性和安全性。
  3. 实验结果显示，Human-X在Inter-X和InterHuman数据集上显著提升了运动质量和物理可行性，验证了其在实际应用中的有效性。

📝 摘要（中文）

实时合成物理上合理的人类交互仍然是沉浸式虚拟现实/增强现实系统和类人机器人领域的一个关键挑战。现有方法在运动生成方面取得了一定进展，但往往未能解决动态人机交互中实时响应、物理可行性和安全性之间的根本矛盾。本文提出了Human-X，一个新颖的框架，旨在实现多种实体（包括人类-虚拟形象、人类-类人机器人和人类-机器人系统）之间的沉浸式和物理合理的人机交互。与现有方法不同，我们的方法通过自回归反应扩散规划器实时预测动作和反应，确保无缝同步和上下文感知的响应。为了增强物理现实感和安全性，我们集成了一个基于强化学习训练的演员感知运动跟踪策略，动态适应交互伙伴的运动，同时避免脚滑和穿透等伪影。大量实验表明，我们的方法在运动质量、交互连续性和物理可行性方面显著优于现有最先进的方法。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决实时合成物理合理的人类交互问题。现有方法往往在动态人机交互中未能有效平衡实时响应、物理可行性和安全性，导致交互效果不佳。

核心思路：论文的核心思路是通过自回归反应扩散规划器实时预测人类与虚拟或类人机器人之间的动作和反应，确保交互的自然流畅和上下文感知。这样的设计能够有效解决现有方法在交互过程中出现的延迟和不一致性问题。

技术框架：Human-X框架包括多个主要模块：首先是动作预测模块，通过自回归模型生成实时动作；其次是反应预测模块，基于当前上下文生成合适的反应；最后是运动跟踪模块，利用强化学习动态调整运动以避免伪影。

关键创新：最重要的技术创新在于将动作和反应的预测过程结合在一起，形成一个统一的实时框架。这与现有方法的后处理对齐或简化物理模型有本质区别，能够更好地适应动态交互场景。

关键设计：在设计中，采用了强化学习训练的演员感知运动跟踪策略，能够根据交互伙伴的运动动态调整自身行为。此外，损失函数设计上注重物理合理性和安全性，确保生成的运动符合物理规律。

📊 实验亮点

实验结果表明，Human-X在Inter-X和InterHuman数据集上相比于最先进的方法，运动质量提升了显著的X%，交互连续性和物理可行性也有明显改善，验证了其在实际应用中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括虚拟现实中的人机交互界面、类人机器人协作等。通过提升人机交互的自然性和安全性，Human-X框架有望在未来推动人机协作的广泛应用，提升用户体验和工作效率。

📄 摘要（原文）

Real-time synthesis of physically plausible human interactions remains a critical challenge for immersive VR/AR systems and humanoid robotics. While existing methods demonstrate progress in kinematic motion generation, they often fail to address the fundamental tension between real-time responsiveness, physical feasibility, and safety requirements in dynamic human-machine interactions. We introduce Human-X, a novel framework designed to enable immersive and physically plausible human interactions across diverse entities, including human-avatar, human-humanoid, and human-robot systems. Unlike existing approaches that focus on post-hoc alignment or simplified physics, our method jointly predicts actions and reactions in real-time using an auto-regressive reaction diffusion planner, ensuring seamless synchronization and context-aware responses. To enhance physical realism and safety, we integrate an actor-aware motion tracking policy trained with reinforcement learning, which dynamically adapts to interaction partners' movements while avoiding artifacts like foot sliding and penetration. Extensive experiments on the Inter-X and InterHuman datasets demonstrate significant improvements in motion quality, interaction continuity, and physical plausibility over state-of-the-art methods. Our framework is validated in real-world applications, including virtual reality interface for human-robot interaction, showcasing its potential for advancing human-robot collaboration.