Gaussian-Mixture Latent Flow for Stochastic 3D Human Motion Prediction

📄 arXiv: 2608.21093v1 📥 PDF

作者: Yue Ma, Frederick W. B. Li, Xiaohui Liang

分类: cs.CV

发布日期: 2026-08-21

💡 一句话要点

提出高斯混合潜在流模型以解决人类运动预测中的不确定性问题

🎯 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: 人类运动预测 高斯混合模型 潜在流 不确定性量化 数据驱动方法

📋 核心要点

  1. 现有方法在准确性和多样性上表现良好，但常常忽视运动预测的可行性和不确定性量化。
  2. 本文提出了一种基于潜在流的模型，利用数据驱动的高斯混合先验来更有效地解耦人类行为。
  3. 实验结果显示，本文方法在Human3.6M和AMASS数据集上实现了准确性和可行性的最先进性能。

📝 摘要（中文）

随机人类运动预测旨在预测未来运动分布。尽管近期研究在准确性和多样性方面取得了显著进展，但往往忽视了可行性（例如，导致物理上不现实的预测）和不确定性量化，这两者对于实际应用和下游任务至关重要。为了解决这些问题，本文提出了一种基于潜在流的模型，配备数据驱动的高斯混合先验，能够比传统的单模态先验更有效地解耦多样的人类行为。该先验源于训练数据中的模式，无需额外注释。此外，模型的完全可逆特性使得通过可处理的似然计算实现自然的不确定性量化。在Human3.6M和AMASS数据集上的实验表明，本文方法在准确性和可行性方面均达到了最先进的性能。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决随机人类运动预测中的可行性和不确定性量化问题。现有方法虽然在准确性和多样性上表现良好，但往往导致不切实际的运动预测。

核心思路：提出的模型通过引入数据驱动的高斯混合先验，能够更好地捕捉和解耦多样的人类行为。这种设计使得模型在生成多样化运动时，能够保持物理上的合理性。

技术框架：整体架构包括潜在流模型和高斯混合先验。模型通过训练数据学习行为模式，生成未来运动分布，并通过可逆性实现不确定性量化。

关键创新：最重要的技术创新在于引入了高斯混合先验，使得模型能够在不需要额外注释的情况下，自动学习多样化的人类行为模式。这与传统的单模态先验方法形成了本质区别。

关键设计：模型的设计包括可逆网络结构和损失函数的优化，确保生成的运动既准确又符合物理规律。关键参数设置经过实验验证，以实现最佳性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，本文方法在Human3.6M和AMASS数据集上实现了准确性和可行性的最先进性能，较基线方法提升了XX%（具体数据待补充），有效解决了传统方法在不确定性量化方面的不足。

🎯 应用场景

该研究在动画制作、虚拟现实和人机交互等领域具有广泛的应用潜力。通过提供更准确和可信的人类运动预测，能够提升用户体验和系统的智能化水平。此外，未来在机器人控制和自动驾驶等领域也可能发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Stochastic human motion prediction aims to forecast future motion distributions. Although recent studies have achieved strong performance in terms of accuracy and diversity, they often overlook plausibility (e.g., resulting in physically unrealistic predictions) and uncertainty quantification, both of which are essential for real-world applications and downstream tasks. To address these issues, we propose a latent flow-based model equipped with a data-driven Gaussian mixture prior that more effectively disentangles diverse human behaviors than conventional single-modal priors. This prior is derived from patterns in the training data without requiring additional annotations. Furthermore, the fully invertible nature of our model enables natural uncertainty quantification through tractable likelihood computation. Experiments on the Human3.6M and AMASS datasets demonstrate that our approach achieves state-of-the-art performance in both accuracy and plausibility.