SimpliHuMoN: Simplifying Human Motion Prediction

📄 arXiv: 2603.04399v1 📥 PDF

作者: Aadya Agrawal, Alexander Schwing

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2026-03-04

备注: 19 pages, 7 figures. Preprint

💡 一句话要点

SimpliHuMoN：提出一种简化的Transformer模型，用于人体运动预测，实现多任务SOTA。

🎯 匹配领域: 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 人体运动预测 Transformer 自注意力机制 姿态预测 轨迹预测 深度学习 端到端学习

📋 核心要点

  1. 现有的人体运动预测方法难以有效结合轨迹预测和姿态预测模型，在单个任务基准测试中表现不佳。
  2. SimpliHuMoN提出一种基于Transformer的端到端模型，利用自注意力机制捕获姿势内的空间依赖和序列中的时间关系。
  3. 该模型在Human3.6M、AMASS等多个数据集上，在姿势、轨迹和组合预测任务中均取得了SOTA结果。

📝 摘要（中文）

人体运动预测结合了轨迹预测和人体姿态预测两个任务。针对这两个任务，已经开发了专门的模型。然而，将这些模型结合起来进行整体人体运动预测并非易事，并且最近的方法在已建立的单个任务基准测试中难以竞争。为了解决这个问题，我们提出了一种简单而有效的基于Transformer的人体运动预测模型。该模型采用堆叠的自注意力模块，以有效地捕获姿势内的空间依赖性和运动序列中的时间关系。这种简单、流线型、端到端的模型具有足够的通用性，可以处理仅姿势、仅轨迹和组合预测任务，而无需特定于任务的修改。通过在包括Human3.6M、AMASS、ETH-UCY和3DPW在内的各种基准数据集上进行的大量实验，我们证明了这种方法在所有任务中都取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：人体运动预测旨在预测给定历史运动序列后，未来一段时间内的人体姿态和轨迹。现有方法通常针对姿态预测和轨迹预测分别设计模型，难以有效融合，且模型复杂度高，在标准benchmark上表现不佳。

核心思路：SimpliHuMoN的核心思路是利用Transformer的强大建模能力，构建一个简单、通用且高效的端到端模型，同时处理姿态和轨迹预测任务。通过自注意力机制，模型能够学习姿态内部的空间依赖关系以及运动序列的时间演化关系，从而实现更准确的运动预测。

技术框架：SimpliHuMoN模型主要由一个堆叠的自注意力模块组成。输入是历史运动序列（包含姿态和/或轨迹信息），经过线性嵌入层后，输入到多层Transformer编码器中。编码器输出经过线性解码层，分别预测未来的姿态和轨迹。整个模型采用端到端的方式进行训练。

关键创新：SimpliHuMoN的关键创新在于其简洁性和通用性。不同于以往针对特定任务设计的复杂模型，SimpliHuMoN仅使用标准的Transformer结构，即可在姿态预测、轨迹预测以及组合预测任务上取得SOTA结果。这种简洁的设计使得模型更易于训练和部署。

关键设计：模型使用标准的Transformer编码器结构，包括多头自注意力层和前馈神经网络层。损失函数采用均方误差（MSE）损失，分别计算预测姿态和轨迹与真实值之间的误差。模型参数通过Adam优化器进行训练。具体的网络层数、头数、隐藏层维度等超参数根据数据集和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

SimpliHuMoN在Human3.6M、AMASS、ETH-UCY和3DPW等多个benchmark数据集上取得了SOTA结果。例如，在Human3.6M数据集上，SimpliHuMoN在短期和长期预测任务中均优于现有方法，尤其是在长期预测任务中，性能提升显著。实验结果表明，SimpliHuMoN能够有效地捕获人体运动的时空依赖关系，从而实现更准确的运动预测。

🎯 应用场景

SimpliHuMoN在虚拟现实、增强现实、游戏开发、机器人控制、智能监控等领域具有广泛的应用前景。例如，在VR/AR中，可以用于预测用户的运动，从而提供更自然、流畅的交互体验。在机器人控制中，可以用于预测人的运动意图，从而使机器人能够更好地与人协作。在智能监控中，可以用于预测异常行为，从而提高安全性。

📄 摘要（原文）

Human motion prediction combines the tasks of trajectory forecasting and human pose prediction. For each of the two tasks, specialized models have been developed. Combining these models for holistic human motion prediction is non-trivial, and recent methods have struggled to compete on established benchmarks for individual tasks. To address this, we propose a simple yet effective transformer-based model for human motion prediction. The model employs a stack of self-attention modules to effectively capture both spatial dependencies within a pose and temporal relationships across a motion sequence. This simple, streamlined, end-to-end model is sufficiently versatile to handle pose-only, trajectory-only, and combined prediction tasks without task-specific modifications. We demonstrate that this approach achieves state-of-the-art results across all tasks through extensive experiments on a wide range of benchmark datasets, including Human3.6M, AMASS, ETH-UCY, and 3DPW.