FunPhase: A Periodic Functional Autoencoder for Motion Generation via Phase Manifolds

📄 arXiv: 2512.09423v1 📥 PDF

作者: Marco Pegoraro, Evan Atherton, Bruno Roy, Aliasghar Khani, Arianna Rampini

分类: cs.CV

发布日期: 2025-12-10

💡 一句话要点

FunPhase：通过相位流形实现运动生成的周期性函数自编码器

🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion)

关键词: 运动生成 相位流形 函数自编码器 周期性运动 运动补全

📋 核心要点

  1. 现有运动生成方法难以解耦空间几何与时间动态，且在可扩展性和泛化性方面存在局限。
  2. FunPhase通过学习运动的相位流形，并采用函数空间公式进行解码，实现平滑且可任意时间分辨率采样的运动轨迹。
  3. 实验表明，FunPhase在重建误差上优于现有周期自编码器，并在运动生成任务上与SOTA方法性能相当。

📝 摘要（中文）

由于空间几何和时间动态之间的强耦合，学习自然的身体运动仍然具有挑战性。将运动嵌入到相位流形（捕捉局部周期性的潜在空间）中，已被证明对运动预测有效；然而，现有方法缺乏可扩展性，并且仍然局限于特定设置。我们引入了FunPhase，一种函数式周期自编码器，它学习运动的相位流形，并用函数空间公式代替离散时间解码，从而实现可以在任意时间分辨率下采样的平滑轨迹。FunPhase支持下游任务，如超分辨率和部分身体运动补全，可以跨骨骼和数据集泛化，并在单个可解释的流形中统一运动预测和生成。我们的模型实现了比现有周期自编码器基线更低的重建误差，同时支持更广泛的应用，并且与最先进的运动生成方法性能相当。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决运动生成中空间几何和时间动态强耦合的问题，现有方法如周期自编码器存在可扩展性差、泛化能力弱、难以在任意时间分辨率下生成平滑轨迹等痛点。

核心思路：论文的核心思路是学习一个能够捕捉运动局部周期性的相位流形，并使用函数空间公式来表示和生成运动轨迹。通过将离散的时间解码替换为函数空间表示，可以实现平滑且可任意时间分辨率采样的运动生成。

技术框架：FunPhase是一个函数式周期自编码器，包含编码器和解码器两个主要模块。编码器将运动序列映射到相位流形上的潜在表示，解码器则将潜在表示解码为函数空间中的运动轨迹。整个框架通过自编码器的形式进行训练，以最小化重建误差。

关键创新：FunPhase的关键创新在于使用函数空间公式来表示运动轨迹，从而避免了离散时间解码带来的问题。此外，通过学习相位流形，模型能够捕捉运动的周期性特征，从而提高运动生成的质量和可控性。

关键设计：FunPhase使用神经网络来实现编码器和解码器。编码器可以使用循环神经网络（RNN）或Transformer等序列模型，解码器则可以使用函数逼近器，如径向基函数网络（RBFN）或神经网络。损失函数主要包括重建误差和正则化项，用于约束相位流形的平滑性和周期性。

📊 实验亮点

实验结果表明，FunPhase在运动重建任务上取得了显著的性能提升，重建误差低于现有周期自编码器基线。在运动生成任务上，FunPhase与最先进的运动生成方法性能相当，同时具有更好的可解释性和泛化能力。此外，FunPhase还成功应用于运动补全和超分辨率等下游任务，验证了其有效性和通用性。

🎯 应用场景

FunPhase具有广泛的应用前景，包括虚拟现实、游戏、动画制作、机器人控制等领域。它可以用于生成逼真自然的身体运动，例如人物行走、跑步、跳跃等。此外，FunPhase还可以用于运动补全、超分辨率等任务，例如修复损坏的运动数据或提高运动数据的分辨率。该研究的成果有助于提升人机交互的自然性和流畅性，并为相关领域的研究提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Learning natural body motion remains challenging due to the strong coupling between spatial geometry and temporal dynamics. Embedding motion in phase manifolds, latent spaces that capture local periodicity, has proven effective for motion prediction; however, existing approaches lack scalability and remain confined to specific settings. We introduce FunPhase, a functional periodic autoencoder that learns a phase manifold for motion and replaces discrete temporal decoding with a function-space formulation, enabling smooth trajectories that can be sampled at arbitrary temporal resolutions. FunPhase supports downstream tasks such as super-resolution and partial-body motion completion, generalizes across skeletons and datasets, and unifies motion prediction and generation within a single interpretable manifold. Our model achieves substantially lower reconstruction error than prior periodic autoencoder baselines while enabling a broader range of applications and performing on par with state-of-the-art motion generation methods.