Iterative Motion Editing with Natural Language
作者: Purvi Goel, Kuan-Chieh Wang, C. Karen Liu, Kayvon Fatahalian
分类: cs.GR, cs.CV
发布日期: 2023-12-15 (更新: 2024-06-03)
💡 一句话要点
提出基于自然语言的迭代运动编辑方法，实现对现有动画的精细控制。
🎯 匹配领域: 支柱四：生成式动作 (Generative Motion) 支柱八：物理动画 (Physics-based Animation)
关键词: 运动编辑 自然语言处理 扩散模型 角色动画 运动学 文本到运动 迭代优化
📋 核心要点
- 现有的文本到运动扩散模型无法对动画进行精细的局部编辑控制，限制了其在实际动画制作流程中的应用。
- 该方法利用运动学运动编辑算子（MEOs）构建运动编辑空间，并通过语言模型将文本描述转化为MEOs的执行代码。
- 实验结果表明，该系统能够根据文本指令对动画进行局部修改，同时保持动画的真实性和与原始动画的相似性。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种利用自然语言迭代地对现有角色动画进行局部编辑的方法。该方法的核心思想是使用一组运动学运动编辑算子（MEOs）来表示运动编辑空间，这些算子对源运动的影响与用户的期望高度一致。论文提供了一种算法，该算法利用预先存在的语言模型将运动编辑的文本描述转换为源代码，这些源代码定义并执行源动画上的一系列MEOs。通过将MEOs转换为关键帧约束，并使用基于扩散的运动模型生成满足这些约束的输出运动。用户研究和定量评估表明，该系统可以执行符合动画师编辑意图的运动编辑，保持对原始动画的忠实性，并产生逼真的角色动画结果。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决现有文本到运动生成模型缺乏对动画进行精细局部编辑控制的问题。现有的方法难以根据用户的具体编辑意图对已有的动画进行修改，这在实际的动画制作流程中是一个常见的需求。因此，需要一种能够通过自然语言指令对动画进行局部、精确修改的方法。
核心思路：论文的核心思路是将自然语言描述的运动编辑转化为一系列运动学运动编辑算子（MEOs）的组合。通过预训练的语言模型理解用户的编辑意图，并将其转化为相应的MEOs代码。然后，将这些MEOs转化为关键帧约束，并利用扩散模型生成满足这些约束的动画。这种方法的核心在于将复杂的文本指令分解为一系列可执行的运动学操作，从而实现对动画的精确控制。
技术框架：整体框架包含以下几个主要模块：1) 文本理解模块：利用预训练的语言模型（如BERT）将自然语言描述的编辑指令转化为MEOs代码。2) MEO执行模块：将MEOs代码转化为关键帧约束。3) 运动生成模块：使用基于扩散的运动模型，在关键帧约束的条件下生成新的动画。整个流程是迭代的，用户可以根据生成结果进一步调整编辑指令，从而实现对动画的精细控制。
关键创新：该方法最重要的创新在于将自然语言描述的运动编辑与运动学运动编辑算子（MEOs）相结合。通过MEOs，可以将复杂的编辑意图分解为一系列可执行的运动学操作，从而实现对动画的精确控制。与直接使用扩散模型生成动画相比，该方法能够更好地保持原始动画的风格和特征，同时实现对动画的局部修改。
关键设计：MEOs的设计是关键。论文中定义了一系列常用的运动学编辑算子，例如调整关节角度、改变运动速度等。语言模型需要学习如何将自然语言描述映射到这些MEOs上。扩散模型需要能够根据关键帧约束生成逼真的动画。损失函数可能包括重构损失（保持与原始动画的相似性）和约束损失（满足关键帧约束）。具体的网络结构和参数设置在论文中可能没有详细描述，属于未知信息。
📊 实验亮点
用户研究表明，该系统能够生成符合动画师编辑意图的动画，并且能够保持对原始动画的忠实性。定量评估结果表明，该方法在运动编辑的准确性和真实性方面都优于现有的方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中可能有所体现，属于未知信息。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于动画制作、游戏开发、虚拟现实等领域。动画师可以通过自然语言指令快速修改和完善动画，提高工作效率。游戏开发者可以利用该技术生成更加逼真和自然的虚拟角色动画。在虚拟现实中，用户可以通过自然语言与虚拟角色进行交互，实现更加沉浸式的体验。
📄 摘要（原文）
Text-to-motion diffusion models can generate realistic animations from text prompts, but do not support fine-grained motion editing controls. In this paper, we present a method for using natural language to iteratively specify local edits to existing character animations, a task that is common in most computer animation workflows. Our key idea is to represent a space of motion edits using a set of kinematic motion editing operators (MEOs) whose effects on the source motion is well-aligned with user expectations. We provide an algorithm that leverages pre-existing language models to translate textual descriptions of motion edits into source code for programs that define and execute sequences of MEOs on a source animation. We execute MEOs by first translating them into keyframe constraints, and then use diffusion-based motion models to generate output motions that respect these constraints. Through a user study and quantitative evaluation, we demonstrate that our system can perform motion edits that respect the animator's editing intent, remain faithful to the original animation (it edits the original animation, but does not dramatically change it), and yield realistic character animation results.