Прогнозирование движений человека: новая модель мира вероятностей

Автор: Денис Аветисян

Исследователи предлагают инновационный подход к предсказанию трехмерных движений человека, основанный на модели мира, учитывающей убеждения и вероятности, а не прямую регрессию поз.

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"

Модель SMPL-X обеспечивает параметризацию человеческого тела, определяя многообразие низких размерностей, где каждая координата соответствует анатомически корректной конфигурации, что позволяет исключить артефакты, такие как неестественное растяжение конечностей, при регрессии параметров вместо непосредственной работы с точками.

Представлена belief-state world model, выстроенная на основе SMPL-X и рекуррентной state-space model, для стабильного и долгосрочного прогнозирования динамики человеческих движений.

Традиционные подходы к предсказанию движений человека часто сталкиваются с проблемой накопления ошибок и неустойчивости при долгосрочном прогнозировании. В статье ‘Semantic Belief-State World Model for 3D Human Motion Prediction’ предложена новая методология, рассматривающая предсказание движений как моделирование латентной динамики на многообразии SMPL-X, а не как прямую регрессию координат суставов. Это позволяет создать модель, которая более эффективно захватывает скрытые факторы, определяющие движение, и обеспечивает стабильные долгосрочные прогнозы. Не является ли такое представление человеческого тела как части моделируемого мира, а не просто её выходным параметром, фундаментальным шагом к созданию более реалистичных и предсказуемых систем моделирования движений?

Точность Прогнозирования Движений: Задачи и Подходы

Точное предсказание движений человека играет ключевую роль в широком спектре современных технологий. В индустрии анимации, реалистичная имитация походки и жестов персонажей значительно повышает степень погружения зрителя и качество контента. В робототехнике, способность предсказывать действия человека позволяет создавать более безопасные и эффективные системы взаимодействия, например, для помощи в быту или совместной работы на производстве. Не менее важна эта задача и для развития технологий виртуальной и дополненной реальности, где правдоподобная симуляция движений пользователя и виртуальных персонажей необходима для создания убедительного и комфортного опыта.

Существующие последовательные модели, применяемые для генерации человеческих движений, часто сталкиваются с трудностями при прогнозировании долгосрочных, физически правдоподобных последовательностей. Вместо плавных и естественных действий, они нередко выдают неестественные позы и конфигурации тела, особенно при увеличении длительности прогноза. Это связано с тем, что модели испытывают сложности в удержании физической согласованности и соблюдении ограничений, накладываемых анатомией человека и законами физики. В результате, создаваемые движения могут выглядеть неестественно, неуклюже и даже невозможными для исполнения, что снижает реалистичность анимации, затрудняет управление роботами и нарушает эффект погружения в виртуальной реальности. Преодоление этих ограничений требует разработки новых подходов, учитывающих не только временную последовательность движений, но и физические принципы, определяющие их правдоподобность.

На ранних этапах обучения, в отсутствие ограничений на <span class="katex-eq" data-katex-display="false">SMPL-X</span> многообразие, модель стремится минимизировать ошибку реконструкции, предсказывая аморфное облако вершин вместо членоразделенных конечностей, что подтверждает необходимость структурных априорных ограничений для эффективного обучения в латентном пространстве. — На ранних этапах обучения, в отсутствие ограничений на $SMPL-X$ многообразие, модель стремится минимизировать ошибку реконструкции, предсказывая аморфное облако вершин вместо членоразделенных конечностей, что подтверждает необходимость структурных априорных ограничений для эффективного обучения в латентном пространстве.

Оценка Точности Прогнозирования: Метрики и Показатели

Оценка точности предсказания движения человека требует использования метрик, выходящих за рамки простого вычисления расстояния между позами. Помимо ошибки позы (например, Mean Per Joint Position Error — MPJPE), необходимо учитывать ошибку скорости и ошибку ускорения. Ошибка скорости ( $v = \frac{dpos}{dt}$ ) измеряет расхождение между предсказанной и фактической скоростью движения суставов, а ошибка ускорения ( $a = \frac{dv}{dt}$ ) — расхождение в ускорении. Игнорирование этих динамических характеристик может привести к недооценке нереалистичности предсказанных траекторий, даже если ошибка позы невелика. Высокая точность позы не гарантирует плавное и правдоподобное движение, поэтому оценка скорости и ускорения является критически важной для полноценной оценки качества предсказания.

Представление поз в виде координат суставов (Joint Space Representation) является основополагающим для оценки точности предсказания движения, однако само по себе не гарантирует реалистичность моделируемого движения. Данный подход служит лишь фундаментом для вычисления различных метрик ошибки. В ходе исследований наша модель продемонстрировала наименьшие значения Mean Per Joint Position Error (MPJPE), ошибки скорости и ошибки ускорения по сравнению с авторегрессионными базовыми моделями и диффузионными моделями, что подтверждает её эффективность в задаче предсказания человеческих движений.

Наблюдаемое монотонное увеличение полосы неопределенности <span class="katex-eq" data-katex-display="false">MPJPE</span> в течение 15 кадров подтверждает, что модель корректно оценивает возрастающую сложность прогнозирования на длительном горизонте, в отличие от диффузионных моделей, где шум часто бывает однородным. — Наблюдаемое монотонное увеличение полосы неопределенности $MPJPE$ в течение 15 кадров подтверждает, что модель корректно оценивает возрастающую сложность прогнозирования на длительном горизонте, в отличие от диффузионных моделей, где шум часто бывает однородным.

Типичные Ошибки в Генерации Движений: Анализ и Классификация

Авторегрессионный коллапс проявляется как накопление ошибок в процессе генерации движения, приводящее к экспоненциальному ухудшению правдоподобия поз и, в конечном итоге, к потере связности и осмысленности траектории. Каждая последующая предсказанная поза, основанная на ошибочных предыдущих предсказаниях, усиливает неточность, что приводит к неестественным и физически невозможным конфигурациям. Данный эффект особенно заметен при длительной генерации, когда даже незначительные начальные ошибки могут привести к полному разрушению когерентности движения.

Явление “схлопывания средней позы” (Mean-Pose Collapse) в генерации движений характеризуется снижением разнообразия и выразительности генерируемых траекторий. В результате обучения модели предсказанные движения стремятся к усредненной, статической конфигурации, игнорируя потенциальные вариации и нюансы, присущие естественным движениям. Это проявляется в потере детализации и способности модели генерировать широкий спектр реалистичных поз и траекторий, приводя к однообразным и неинтересным результатам. Эффект усиливается при недостатке данных или неоптимальной настройке параметров обучения, когда модель предпочитает усредненное решение, избегая более сложных и потенциально ошибочных вариантов.

Оценка устойчивости генерируемого движения (motion persistence) является ключевым показателем для выявления дефектов и количественной оценки стабильности сгенерированных последовательностей. В ходе проведенных исследований, разработанная нами модель продемонстрировала значительно более высокую устойчивость движения по сравнению с детерминированными моделями, которые показали практически нулевую устойчивость. Это указывает на способность модели поддерживать когерентное и правдоподобное движение на протяжении более длительных периодов времени, в отличие от детерминированных подходов, склонных к быстрому отклонению от реалистичных траекторий.

В процессе обучения скрытая динамика остается активной, о чем свидетельствует увеличение расхождения Кульбака-Лейблера <span class="katex-eq" data-katex-display="false">KL</span> на этапе прогрева и его стабилизация на ненулевом значении, что указывает на постоянное использование стохастического скрытого состояния и предотвращение коллапса апостериорного распределения. — В процессе обучения скрытая динамика остается активной, о чем свидетельствует увеличение расхождения Кульбака-Лейблера $KL$ на этапе прогрева и его стабилизация на ненулевом значении, что указывает на постоянное использование стохастического скрытого состояния и предотвращение коллапса апостериорного распределения.

Генеративные Подходы и Их Ограничения: Сравнение и Анализ

Архитектура Transformer стала доминирующим методом в задаче предсказания движения человека, демонстрируя высокие результаты на множестве эталонных наборов данных. Её эффективность обусловлена способностью моделировать долгосрочные зависимости в последовательностях данных о движении благодаря механизму внимания. В частности, Transformer превосходит рекуррентные нейронные сети (RNN) и другие последовательные модели в задачах, требующих понимания контекста и прогнозирования сложных траекторий. Результаты, полученные на стандартных бенчмарках, таких как Human3.6M и AMASS, подтверждают превосходство Transformer в точности предсказания и генерации реалистичных движений.

Диффузионные генеративные модели представляют собой полезную отправную точку для сравнения с другими подходами к предсказанию движения, такими как трансформаторные архитектуры. В отличие от авторегрессионных методов, диффузионные модели генерируют последовательности движений, постепенно убирая шум из случайного сигнала. Этот процесс позволяет им эффективно моделировать сложные распределения вероятностей, однако требует значительных вычислительных ресурсов. Сравнение с диффузионными моделями позволяет выявить специфические преимущества и недостатки трансформаторных архитектур в задачах генерации последовательностей движений, особенно в отношении вычислительной эффективности и способности к долгосрочному прогнозированию.

Оба подхода — основанные на трансформерах и диффузионные генеративные модели — подвержены ранее описанным ошибкам, что требует тщательного внимания к качеству и объему обучающих данных, а также к архитектуре самой модели. Наша семантическая модель мира, основанная на представлениях о убеждениях, демонстрирует стабильное долгосрочное прогнозирование, превосходя как авторегрессионные базовые модели, так и диффузионные модели по ключевым показателям точности и устойчивости.

В ходе 15-кадровой демонстрации походки модель SBWM сохраняет ритмичность цикла движения в отличие от авторегрессионных методов, подверженных потере фазовой когерентности и приводящих к скольжению или нарушению походки, успешно отслеживая фазу попеременных движений левой и правой ног даже без обратной связи о реальной позе.

Представленная работа демонстрирует стремление к математической чистоте в моделировании человеческих движений. Авторы, создавая belief-state world model, фокусируются не на непосредственной регрессии позы, а на моделировании лежащих в её основе динамических процессов. Этот подход, как и утверждал Дэвид Марр: «Представление должно быть не просто способностью воспроизводить данные, но и возможностью объяснять и предсказывать их». Использование SMPL-X body manifold и рекуррентных state-space моделей позволяет добиться устойчивых, долгосрочных прогнозов, что подчеркивает важность масштабируемости и асимптотической устойчивости алгоритма, а не просто его работоспособности на тестовых данных.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, представляет собой шаг вперёд в предсказании движений человека, смещая акцент с прямого регрессионного подхода к моделированию лежащих в основе динамических инвариантов. Однако, если кажущаяся «магия» предсказания объясняется лишь удачной инициализацией, а не глубоким пониманием структуры пространства поз, то истинный прогресс остаётся за горизонтом. Особенно остро встаёт вопрос о робастности модели к шумам и неполноте входных данных — идеализированная среда наблюдения редко встречается в реальности.

Дальнейшие исследования неизбежно должны быть направлены на интеграцию с моделями восприятия, способными извлекать информацию из зашумлённых сенсорных потоков. Помимо этого, представляется важным расширение пространства состояний модели, включение в него не только информации о позе, но и контекстуальных факторов, таких как намерения агента и взаимодействие с окружающей средой. Если же речь пойдёт о масштабировании подхода к многоагентным сценариям, то вопрос о вычислительной эффективности станет критически важным.

В конечном счёте, истинная проверка предложенного подхода заключается не в достижении впечатляющих результатов на синтетических данных, а в создании систем, способных надёжно функционировать в сложных, непредсказуемых условиях реального мира. И тогда, возможно, мы сможем говорить не о предсказании движений, а о понимании самого движения.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2601.03517.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-09 02:46