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DART:基於擴散的自動迴歸運動模型,用於實時文本驅動的運動控制


核心概念
DART 是一種基於擴散的自動迴歸運動原語模型,能夠根據文本提示和空間約束實時生成逼真且可控的人體運動序列。
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研究目標: 本研究旨在解決現有文本驅動的人體運動生成方法的局限性,這些方法通常只能生成基於單個輸入語句的短而孤立的動作,而無法生成長時間、複雜且精確響應文本描述流的動作,尤其是在線上和實時環境中。 方法: 本研究提出了一種名為 DART 的新型基於擴散的自動迴歸運動原語模型,該模型具有以下三個關鍵組成部分: 運動原語表示: DART 將長時間的人體運動表示為一系列重疊的短運動片段(運動原語),這些片段經過量身定制,適用於線上生成和控制。 文本條件化的運動原語空間: DART 使用潛在擴散架構從大規模數據中學習文本條件化的運動原語空間。該架構包含一個用於在緊湊的潛在運動空間中生成運動的去噪網路,以及一個用於重建詳細運動的解碼器網路。 空間控制: DART 學習到的運動原語空間允許通過潛在空間優化或基於強化學習的演算法進行精確的空間運動控制。 主要發現: 實驗結果表明,DART 在運動真實感、效率和可控性方面優於現有基準模型。具體來說,DART 能夠: 根據連續的文本提示生成長時間、連續的運動序列。 生成介於給定歷史關鍵幀和目標關鍵幀之間的運動。 生成符合場景條件的運動,例如爬樓梯和走到椅子上坐下。 通過強化學習學習控制策略,以實現文本條件化的目標到達任務,例如控制虛擬角色走到指定位置。 結論: DART 是一種簡單、統一且高效的運動模型,適用於各種需要精確空間控制的運動生成任務。它為動畫師和普通用戶提供了一種新穎、高效的語言介面,用於控制虛擬角色,從而減少了指定空間控制信號所需的精力。 意義: DART 的開發對於遊戲、電影和虛擬現實等應用中的計算機動畫和角色控制具有重要意義。它為創建更逼真、更具互動性和更具吸引力的虛擬體驗開闢了新的可能性。 局限性和未來研究方向: DART 依賴於具有幀級別對齊文本標註的運動序列,這限制了其對其他數據集的適用性。 DART 的空間控制能力可以通過探索更先進的控制演算法來進一步增強。 未來的研究可以探索將 DART 擴展到其他運動生成任務,例如多人互動和基於物理的運動合成。
統計資料
DART 每秒可生成超過 300 幀的動作,延遲時間為 0.02 秒。 在文本條件時間動作組合的用戶研究中,與基準模型相比,參與者更傾向於 DART 生成的動作的真實感和動作與文本的一致性。 在文本條件動作中介生成任務中,DART 生成的動作與關鍵幀的距離最接近,並且滑步和抖動偽影也更少。 在文本條件目標到達任務中,DART 訓練的控制器能夠在合理的時間範圍內始終到達所有目標,而基準模型 GAMMA 有時無法到達最終目標,並且可能會漂浮到接觸閾值以上。

深入探究

DART 如何應用於多人互動或基於物理的運動合成等更複雜的運動生成任務?

DART 模型展現了在文字驅動的運動生成和基於空間約束的控制方面的強大能力,為應用於多人互動或基於物理的運動合成等更複雜的任務提供了良好的基礎。以下是一些可能的應用方向: 多人互動: 相對運動生成: DART 可以通過將其他人的運動作為條件輸入,生成與之互動的目標人物動作。例如,可以訓練 DART 模型學習兩人互動的運動模式,如握手、擁抱、跳舞等,並根據輸入的文字描述和對方動作,生成自然協調的互動動作。 基於角色的控制: 可以為每個角色分別訓練 DART 模型,並通過設計適當的獎勵函數和約束條件,利用強化學習訓練一個高層次的控制器,協調多個 DART 模型的輸出,生成符合互動邏輯的多人運動序列。 互動圖結構: 可以將多人互動關係表示為圖結構,並將圖神經網絡與 DART 模型結合,學習多人互動的空間關係和時序動態,生成更複雜、更自然的群體互動行為。 基於物理的運動合成: 物理約束整合: DART 的 latent space optimization 和強化學習控制框架可以整合物理約束,例如重力、摩擦力、碰撞等。通過在優化目標或獎勵函數中加入物理約束項,可以生成符合物理規律的動作,例如跳躍、跌倒、與物體互動等。 模擬環境訓練: 可以利用物理引擎構建模擬環境,並使用 DART 模型生成動作控制虛擬角色在環境中互動。通過觀察虛擬角色與環境的互動結果,可以設計更有效的獎勵函數和學習策略,訓練 DART 模型生成更逼真、更自然的基於物理的運動。 動作捕捉數據增強: DART 可以用於生成符合物理規律的動作數據,用於擴充現有的動作捕捉數據集,提升數據的多樣性和真實性,進而訓練更強大的基於物理的運動合成模型。

如果沒有可用的幀級別文本標註數據集,如何訓練 DART 模型?

如果沒有可用的幀級別文本標註數據集,訓練 DART 模型面臨的主要挑戰是缺乏細粒度的動作語義標籤,難以建立文字描述與運動片段之間的精確對應關係。以下是一些可能的解決方案: 弱監督學習: 可以利用現有的動作識別模型,為未標註的運動數據自動生成動作標籤,並利用這些標籤訓練 DART 模型。雖然自動生成的標籤可能存在噪聲或不準確的情況,但仍然可以提供一定的語義指導,幫助 DART 模型學習運動與文字之間的關聯性。 分層訓練策略: 可以先使用大規模的未標註數據訓練 DART 模型,學習基本的運動模式和動態規律,然後使用較小規模的幀級別標註數據進行微調,提升模型對文字描述的理解和生成能力。 人工標註數據: 可以考慮人工標註部分運動數據,構建一個小規模的幀級別文本標註數據集,用於訓練 DART 模型。雖然人工標註成本較高,但可以提供高質量的訓練數據,幫助模型快速學習文字與運動之間的映射關係。 此外,還可以探索以下方法: 自監督學習: 設計自監督學習任務,例如預測未來運動片段、判斷運動片段是否連貫等,從未標註數據中學習運動的時空特徵,並將這些特徵用於 DART 模型的訓練。 跨模態遷移學習: 利用其他模態的數據,例如影片、文字描述等,訓練模型學習運動的語義表示,並將這些表示遷移到 DART 模型中,提升模型對文字描述的理解能力。

DART 的發展對計算機動畫和角色控制領域的長期影響是什麼?

DART 的出現,標誌著基於文字驅動和空間約束控制的運動生成技術邁向了新的高度,對計算機動畫和角色控制領域有著深遠的影響: 1. 提升創作效率和易用性: 直觀的控制方式: DART 利用自然語言作為控制介面,讓動畫師和遊戲開發者能夠更直觀、便捷地控制角色動作,降低了傳統動畫製作和角色控制的技術門檻,提升了創作效率。 豐富的動作表現力: DART 可以根據文字描述生成多樣化的動作序列,並精確控制動作的時空細節,為動畫師提供了更豐富的創作空間,有利於塑造更生動、更具表現力的角色。 2. 推動技術革新和應用拓展: 線上實時應用: DART 的高效生成速度和低延遲特性,使其能夠應用於線上實時互動場景,例如虛擬角色、遊戲、VR/AR 等,為這些領域帶來更豐富的互動體驗和更廣闊的應用前景。 智慧化角色控制: DART 結合強化學習等技術,可以讓角色自主學習和執行任務,例如導航、互動、避障等,促進了智慧化角色控制技術的發展,為遊戲、模擬訓練等領域帶來新的可能性。 3. 促進學術研究和跨領域合作: 新的研究方向: DART 的出現,為文字驅動的運動生成、空間約束控制、基於物理的運動合成等研究方向注入了新的活力,促進了學術界對這些領域的探索和研究。 跨領域合作: DART 的技術突破,為計算機動畫、機器人控制、虛擬現實等領域的交叉融合提供了新的契機,促進了跨領域的合作和創新。 總而言之,DART 作為一種先進的運動生成模型,將自然語言理解、運動生成和空間約束控制有機結合,為計算機動畫和角色控制領域帶來了革命性的變化,將持續推動這些領域的技術革新和應用拓展。
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