Единое пространство движения: реалистичная анимация человека в любой ситуации

Автор: Денис Аветисян

Новая модель Uni-Inter объединяет генерацию 3D-движений человека, позволяя создавать правдоподобные взаимодействия с объектами и окружающей средой.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Система Uni-Inter обеспечивает генерацию движений взаимодействия с произвольными комбинациями людей, объектов и элементов сцены, используя единый интерактивный объем и не зависящую от задачи модель, что позволяет обобщать взаимодействие различных типов и создавать согласованные, контекстуально-осмысленные движения в сложных реальных сценариях.

Представлена унифицированная платформа для синтеза человеческих движений, использующая общее интерактивное объемное представление и диффузионные модели для одновременного учета взаимодействий человека с объектами и сценами.

Несмотря на значительный прогресс в области синтеза человеческих движений, существующие методы часто оказываются неэффективными при моделировании сложных взаимодействий в разнообразных контекстах. В данной работе представлена система Uni-Inter: Unifying 3D Human Motion Synthesis Across Diverse Interaction Contexts, объединяющая генерацию движений человека в единой архитектуре, поддерживающей взаимодействие с другими людьми, объектами и окружением. Ключевой инновацией является представление «Унифицированный Интерактивный Объем» (UIV), кодирующий различные сущности в едином пространстве для последовательного рассуждения и моделирования сложных взаимодействий. Способна ли подобная унифицированная модель открыть новые возможности для масштабируемого синтеза движений в сложных и динамичных средах?

Понимание Взаимодействия: Необходимость Унифицированного Подхода

Традиционные методы генерации движений часто рассматривают взаимодействие человека с человеком, с объектами и с окружающей средой как отдельные, несвязанные процессы. Это приводит к тому, что создаваемые анимации и симуляции выглядят неестественно и фрагментированно. Например, при моделировании сцены, где человек перемещает предмет, существующие системы могут независимо генерировать движение человека и движение объекта, не учитывая их взаимное влияние. В результате получается несогласованность: человек может двигаться так, словно объект не оказывает на него сопротивления, или наоборот, объект может двигаться нереалистично, не учитывая усилия, приложенные человеком. Отсутствие целостного подхода к моделированию взаимодействия препятствует созданию правдоподобных и убедительных симуляций, необходимых для различных приложений, от разработки видеоигр до создания реалистичных виртуальных реальностей и роботизированных систем.

Существующие методы моделирования движений часто сталкиваются с трудностями при представлении сложных пространственных взаимосвязей и ограничений, возникающих при взаимодействии нескольких объектов или агентов одновременно. Проблема заключается в том, что при одновременном учете множества факторов — положения, ориентации, взаимного влияния — традиционные подходы либо упрощают задачу, игнорируя важные детали, либо становятся вычислительно неподъемными. Например, при моделировании ситуации, где человек перемещает тяжелый предмет, взаимодействуя с другими людьми и избегая препятствий, необходимо учитывать не только кинематику движений, но и динамические ограничения, такие как вес предмета, сила, которую может приложить человек, и геометрию окружающего пространства. Отсутствие адекватного представления этих взаимосвязей приводит к неестественным и неправдоподобным движениям, что особенно заметно в виртуальной реальности и анимации. Таким образом, разработка методов, способных эффективно моделировать сложные взаимодействия, является ключевой задачей для создания реалистичных и убедительных симуляций.

Для создания реалистичных и правдоподобных моделей движения человека необходимо отойти от изолированного рассмотрения взаимодействий с другими людьми, объектами или окружающей средой. Вместо этого, требуется целостный подход, способный последовательно моделировать взаимосвязь человека и его окружения. Такой подход предполагает учет не только кинематических параметров движения, но и физических ограничений, пространственных взаимосвязей и динамики взаимодействия между всеми участниками сцены. Разработка подобной системы позволит создавать более естественные и убедительные анимации, а также повысить точность симуляций в таких областях, как робототехника и виртуальная реальность. Это предполагает переход от рассмотрения отдельных взаимодействий к пониманию их как части единой, взаимосвязанной системы, где каждое действие оказывает влияние на все остальные элементы.

В отличие от существующих методов, использующих специализированные архитектуры для моделирования взаимодействия между несколькими объектами, Uni-Inter предлагает единую структуру для генерации движений, поддерживающую любые комбинации взаимодействующих объектов, включая людей, предметы и окружение.

Uni-Inter: Унифицированный Волюметрический Подход

В основе Uni-Inter лежит концепция Унифицированного Интерактивного Объёма (УИО) — трёхмерного поля заполненности, которое служит единым представлением для людей, объектов и окружающей среды. УИО позволяет моделировать взаимодействия в согласованном пространстве, поскольку все элементы сцены кодируются в виде вокселей или точек в этом объёме. Это обеспечивает возможность определения пространственных ограничений и зависимостей между агентами и объектами, что критически важно для реалистичного моделирования взаимодействий. Представление сцены в виде поля заполненности позволяет эффективно вычислять коллизии и поддерживать физически правдоподобное поведение в виртуальной среде, а также упрощает задачу планирования траекторий и прогнозирования действий.

В рамках данной системы для генерации разнообразных и реалистичных последовательностей движений используется диффузионная модель. Процесс генерации направляется пространственными ограничениями, определенными в рамках унифицированного интерактивного объема (UIV). Диффузионная модель, обученная на данных о движениях, постепенно преобразует случайный шум в правдоподобные траектории, учитывая геометрию и ограничения, заданные UIV. Это позволяет создавать движения, которые физически обоснованы и соответствуют контексту сцены, обеспечивая согласованное взаимодействие между агентами и объектами в виртуальной среде.

Для обеспечения генерации траекторий с учетом контекста используется $UIV$-совмещенная регуляризация, моделирующая совместные пространственные распределения в объеме взаимодействия. Данный подход предполагает расчет вероятности нахождения каждой точки тела субъекта в пространстве, учитывая геометрию $Unified\ Interactive\ Volume$ и взаимосвязь между различными частями тела. Это позволяет избежать генерации нереалистичных или сталкивающихся траекторий, поскольку модель учитывает пространственные ограничения, заданные объемом взаимодействия, и статистические закономерности совместного расположения суставов и других частей тела в пространстве. Регуляризация применяется в процессе обучения модели генерации траекторий, обеспечивая более согласованные и правдоподобные движения.

Система Uni-Inter позволяет синтезировать реалистичные и контекстуально-обоснованные движения, объединяя различные интерактивные объекты и агентов посредством унифицированного представления в виде объёмной сетки и соответствующей регуляризации.

Подтверждение и Оценка Сгенерированных Движений

Оценка реалистичности и естественности генерируемых движений в Uni-Inter проводилась с использованием общепринятых метрик, таких как Fréchet Inception Distance (FID) и Foot Sliding Score (FS). $FID$ измеряет статистическое сходство между распределением сгенерированных и реальных движений, при этом более низкие значения указывают на более высокую реалистичность. $FS$ количественно оценивает скольжение стоп во время движения, при этом более низкие значения соответствуют более естественной и устойчивой походке. Использование этих метрик позволяет объективно оценить качество генерируемых движений и сравнить Uni-Inter с другими существующими методами.

Для валидации и оценки работы Uni-Inter использовались разнообразные наборы данных, охватывающие различные типы взаимодействия. В частности, для оценки взаимодействия между людьми применялся набор данных $NTU120-AS$, содержащий записи человеческих движений в различных социальных ситуациях. Оценка взаимодействия человека с объектами проводилась на наборе данных $FullBodyManipulation$, включающем данные о манипуляциях с предметами. Наконец, для оценки взаимодействия человека с окружающей средой использовался набор данных $TRUMANS$, содержащий данные о движении человека в различных сценах и окружении. Использование этих разнородных наборов данных позволило всесторонне оценить обобщающую способность и надежность предложенного фреймворка.

При оценке качества сгенерированных движений для взаимодействия человека с объектами, фреймворк Uni-Inter достиг значения метрики Fréchet Inception Distance (FID) равного 0.51. Этот показатель демонстрирует превосходство Uni-Inter над существующими методами в данной области. Низкое значение FID указывает на то, что распределение сгенерированных движений ближе к распределению реальных движений, что свидетельствует о более высокой реалистичности и правдоподобности сгенерированных анимаций взаимодействия человека с объектами.

При выполнении задачи взаимодействия человека с объектами, разработанная система Uni-Inter демонстрирует показатель Contact F1 Score (C-F1) равный 0.86. Данный показатель оценивает точность определения контактов между человеком и объектами в сгенерированных движениях, где более высокое значение указывает на более точное и реалистичное взаимодействие. C-F1 является взвешенной гармонической средней между точностью (precision) и полнотой (recall) обнаружения контактов, обеспечивая комплексную оценку качества сгенерированных движений в контексте взаимодействия с объектами.

При оценке взаимодействия человека с окружающей средой (Human-Scene Interaction) получен показатель Foot Sliding Score (FS) равный 0.155. Этот показатель характеризует степень реалистичности движения стоп персонажа и минимизацию проскальзывания. Кроме того, зафиксировано улучшение метрики Goal Distance на 20.8% по сравнению с базовым уровнем, что свидетельствует о повышении точности достижения целевых точек персонажем в интерактивной среде. Данные результаты подтверждают эффективность предложенного подхода в генерации правдоподобных и целесообразных движений в контексте взаимодействия с окружающей средой.

Использование модели $SMPL$ в рамках интерактивного объема обеспечивает детальную и анатомически правдоподобную оценку и анимацию человеческой позы. Модель $SMPL$ представляет собой параметрическую модель тела человека, позволяющую генерировать реалистичные 3D-позы и формы, учитывая анатомические ограничения и пропорции. Интеграция с интерактивным объемом позволяет учитывать физические взаимодействия с окружающей средой и другими агентами, что повышает достоверность и правдоподобие генерируемых движений. Точность и реалистичность модели $SMPL$ критически важны для задач, требующих высокой степени детализации и правдоподобия в анимации человеческих персонажей.

В сравнении с ReGenNet, Uni-Inter обеспечивает более точную пространственную синхронизацию взаимодействий, что позволяет генерировать более реалистичные и контекстуально соответствующие движения (синий - входные данные, жёлто-зелёный - сгенерированное движение). — В сравнении с ReGenNet, Uni-Inter обеспечивает более точную пространственную синхронизацию взаимодействий, что позволяет генерировать более реалистичные и контекстуально соответствующие движения (синий — входные данные, жёлто-зелёный — сгенерированное движение).

Расширение Горизонтов: Перспективы на Будущее

Внедрение модели $CLIP$ в систему генерации движений открывает принципиально новые возможности для взаимодействия с виртуальными персонажами. Вместо сложных настроек и программирования анимаций, пользователи смогут описывать желаемые действия на естественном языке — например, «персонаж радостно машет рукой» или «робот осторожно обходит препятствие». Модель $CLIP$, обученная на огромном количестве пар изображений и текстовых описаний, способна интерпретировать эти запросы и преобразовывать их в соответствующие последовательности движений. Это позволяет значительно упростить процесс создания анимации, делая его доступным для широкого круга пользователей, не обладающих специализированными навыками в области 3D-моделирования и анимации. В перспективе, такая система позволит создавать динамичные и реалистичные виртуальные взаимодействия, управляемые исключительно человеческим языком.

Дальнейшие исследования сосредоточены на расширении возможностей существующей системы для обработки более сложных ситуаций. В частности, ключевым направлением является адаптация алгоритмов для моделирования взаимодействий между несколькими участниками, что требует учета индивидуальных движений и координированного поведения каждого из них. Кроме того, значительные усилия направлены на интеграцию динамических сред, где объекты и условия постоянно меняются, требуя от системы способности к адаптации и реагированию в реальном времени. Реализация этих улучшений позволит создавать более реалистичные и правдоподобные виртуальные взаимодействия, открывая новые горизонты для применения в области робототехники, компьютерных игр и виртуальной реальности.

Синтез реалистичных комбинированных взаимодействий открывает широкие перспективы для создания принципиально новых, более захватывающих виртуальных сред. Возможность моделировать сложные цепочки действий, где различные элементы виртуального мира реагируют друг на друга правдоподобно, значительно повышает степень погружения пользователя. Такие технологии позволят создавать виртуальные симуляции, в которых взаимодействие с окружением ощущается интуитивно и естественно, будь то обучение сложным навыкам, проведение научных исследований или просто развлечение. Разработка подобных систем требует учета множества факторов, включая физику взаимодействия, поведение виртуальных агентов и психологию восприятия, но потенциальные выгоды — от более эффективного обучения до создания убедительных игровых миров — делают данное направление одним из наиболее перспективных в области компьютерной графики и виртуальной реальности.

Uni-Inter демонстрирует генерацию реалистичных и сложных взаимодействий между человеком, объектами и окружением благодаря унифицированному представлению этих элементов.

Исследование, представленное в данной работе, акцентирует внимание на необходимости комплексного подхода к генерации человеческих движений в интерактивной среде. Разработка Uni-Inter, использующая единое интерактивное волюметрическое представление и диффузионные модели, позволяет создавать реалистичные и связные движения, учитывающие взаимодействие человека с объектами и сценой. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Я думаю, что люди должны быть осторожны с тем, что они считают нейронными сетями». Эта фраза подчеркивает важность критического анализа и проверки границ данных, что напрямую связано с необходимостью точного моделирования взаимодействия в сложных сценариях, описанных в статье. Успешная генерация правдоподобных движений требует не только мощных алгоритмов, но и тщательной проверки на наличие ложных закономерностей.

Что дальше?

Представленная работа, подобно попытке зафиксировать мгновение сложной физической системы, демонстрирует впечатляющую способность к генерации когерентных движений человека в интерактивном окружении. Однако, как и в любой модели, стремящейся к реализму, возникают вопросы о границах применимости. Единое представление об интерактивном объеме — элегантное решение, но оно неизбежно упрощает бесконечное разнообразие реальных взаимодействий. Аналогично тому, как карта не является территорией, модель всегда будет лишь аппроксимацией сложной реальности.

Перспективным направлением представляется расширение способности модели к пониманию неявных, контекстуальных взаимодействий. В настоящее время генерация движений, по-видимому, опирается на явные сигналы. Следующим шагом может стать внедрение механизмов, позволяющих модели «предчувствовать» действия, основанные на вероятностных оценках и понимании социальных норм. Как и в биологических системах, где поведение часто определяется не только внешними стимулами, но и внутренними предрасположенностями, модель должна научиться «читать между строк».

Не менее важным представляется исследование возможности масштабирования модели для работы с более сложными сценариями, включающими взаимодействие нескольких агентов. Социальные взаимодействия — это сложная хореография, требующая не только координации движений, но и понимания намерений и эмоций. В конечном счете, успех в этой области будет зависеть от способности создать модель, которая не просто генерирует реалистичные движения, но и «понимает» смысл этих движений, подобно тому, как опытный наблюдатель может «прочитать» язык тела.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.13032.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-19 00:49