文本驱动的3D人体动作生成技术，旨在根据给定的文本描述自动生成3D人体的动作序列。这种技术主要应用于动画制作和人形机器人的设计，能够根据文本指令创建动作，从而使动画制作过程更为高效且具有创新性。
技术包括：
- 变分自动编码器（VAE）：用于将关键帧映射到一个潜在空间，通过Kullback-Leibler正则化来降低维度，这有助于加速后续的扩散过程。
- 并行跳跃Transformer：这是一个新颖的架构，用于处理关键帧的潜在表示和文本条件之间的跨模态注意力，以生成关键帧。
- 文本引导的Transformer：设计用于在关键帧之间填充动作，确保生成的动作既忠实于文本描述也符合人体动作的物理约束。
这种技术的意义在于：
- 提高效率：通过先生成关键帧再填充其余动作的方法，减少了计算成本并提高了生成过程的效率。
- 降低错误率：传统方法直接生成完整动作序列容易出错，采用关键帧方法可以更准确地控制动作的关键转折点。
- 推动创新：此技术为动画制作和机器人设计提供了新的可能性，使得动作生成不仅忠实于文本描述，还能符合现实世界的物理和生物动力学限制。
- 应用广泛：在动画和人形机器人设计之外，这项技术还可扩展到视频游戏、虚拟现实和其他需要精准动作模拟的领域。
文本驱动的3D人体动作生成技术不仅提高了动作制作的精确性和效率，也为相关行业带来了创新的工作流程和产品。
论文作者：Zichen Geng,Caren Han,Zeeshan Hayder,Jian Liu,Mubarak Shah,Ajmal Mian
作者单位：University of Western Australia;University of Melbourne;Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO);Hunan University;University of Central Florida
论文链接：http://arxiv.org/abs/2405.15439v1
内容简介：
1）方向：文本驱动的3D人体动作生成
2）应用：用于动画和人形机器人设计
3）背景：现有算法直接生成完整序列，计算成本高且容易出错，因为没有特别关注关键姿势，而这在动画领域几十年来一直是基石。
4）方法：本文提出了KeyMotion方法，通过首先生成关键帧，然后进行填充，生成与输入文本相对应的合理人体动作序列。使用具有Kullback-Leibler正则化的变分自动编码器（VAE）将关键帧投影到潜在空间，以降低维度并加速后续扩散过程。对于逆扩散，提出一种新的并行跳跃Transformer，执行关键帧潜在和文本条件之间的跨模态注意力。为了完成动作序列，提出了一个文本引导的Transformer，设计用于执行动作填充，确保保持忠实度并遵守人体动作的物理约束。
5）结果：实验证明，所提出方法在HumanML3D数据集上实现了最先进的结果，在所有R-precision指标和MultiModal Distance上优于其他方法。KeyMotion在KIT数据集上也取得了竞争性表现，在Top3 R-precision、FID和多样性指标上取得了最佳结果。
