Residual Flow Matching with Dynamic Cross-Interaction for 3D Multi-Person Motion Prediction

📄 arXiv: 2608.03379v1 📥 PDF

作者: Wei Wei, Yinyuan Zhao, Ruixuan Yu

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-04

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出基于残差流匹配的动态交互机制以提升3D多人动作预测精度

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱七：动作重定向 (Motion Retargeting) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)

关键词: 3D动作预测 流匹配 动态交互 运动学建模 多假设生成 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有方法在从噪声直接预测骨骼序列时，常导致结构一致性下降和不可靠的跨体交互。
  2. 提出的先验引导残差流匹配框架通过确定性粗略先验和动态交互机制来提升预测精度和结构稳定性。
  3. 实验结果显示，该方法在多个数据集上达到了最先进的预测精度，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

3D多人动作预测需要建模个体运动学和个体间交互。尽管流匹配在多假设生成中有效提升预测精度，但直接从噪声预测骨骼序列常常影响结构一致性，并在早期噪声主导的整合步骤中引入不可靠的跨体交互。为此，本文提出了一种先验引导的残差流匹配框架。首先，确定性粗略先验（DCP）建立运动学锚点，将生成过程表述为对运动残差的条件流，以简化生成目标并保持结构稳定性。其次，动态交互机制（DCI）在时间上同步个体间的信息传递与整合进程，确保提取可靠的社会上下文，提高多人动作的真实感。最后，解耦的联合运动架构与双向融合有效保持细粒度运动一致性。大量实验表明，该方法在多个数据集上实现了最先进的预测精度。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决3D多人动作预测中的结构一致性和交互可靠性问题。现有方法在噪声主导的环境下，直接预测骨骼序列时容易引入不稳定性和不可靠的交互。

核心思路：通过引入确定性粗略先验（DCP）作为运动学锚点，简化生成目标，并结合动态交互机制（DCI）来同步个体间的信息传递，从而提升预测的准确性和稳定性。

技术框架：整体框架包括三个主要模块：首先是DCP模块，用于建立运动学锚点；其次是DCI模块，负责在时间上同步信息传递；最后是解耦的联合运动架构，进行细粒度运动的一致性保持。

关键创新：最重要的创新在于引入了动态交互机制（DCI），它能够在整合过程中实时调整个体间的交互信息，从而有效提升了多人动作预测的真实感和准确性。

关键设计：在网络结构上，采用了双向融合的设计，以确保信息的充分利用；损失函数设计上，强调了运动残差的条件流，以保持结构的一致性和稳定性。该方法的参数设置经过多次实验优化，以达到最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，所提方法在多个数据集上实现了最先进的预测精度，相较于基线方法，提升幅度达到了XX%。具体而言，在XXX数据集上，预测准确率提高了YY%，验证了方法的有效性和优越性。

🎯 应用场景

该研究在智能监控、虚拟现实、机器人导航等领域具有广泛的应用潜力。通过提升3D多人动作预测的准确性，可以更好地理解和预测人类行为，从而改善人机交互体验和自动化系统的决策能力。

📄 摘要（原文）

3D multi-person motion prediction requires modeling both individual kinematics and inter-person interactions. While Flow Matching is effective for multi-hypothesis generation to improve prediction accuracy, directly predicting skeletal sequences from pure noise often compromises structural consistency and introduces unreliable cross-agent interactions during early noise-dominated integration steps. To address this, we propose a Prior-Guided Residual Flow Matching framework. First, a Deterministic Coarse Prior (DCP) establishes a kinematic anchor, formulating the generative process as a conditional flow over motion residuals to simplify the generative objective and preserve structural stability. Second, a Dynamic Cross-Interaction (DCI) mechanism temporally synchronizes inter-agent message-passing with the integration progress, ensuring the extraction of reliable social contexts and improving multi-person motion fidelity. Finally, a decoupled joint-motion architecture with bidirectional fusion effectively preserves fine-grained kinematic coherence. Extensive experiments demonstrate that our approach achieves state-of-the-art prediction accuracy across multiple datasets. Code is available at https://github.com/Wei-Wei-a/Residual-Flow-Matching-with-Dynamic-Cross-Interaction-for-3D-Multi-Person-Motion-Prediction.