Дирижёры движений: управление группами агентов через физические симуляции

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет генерировать скоординированные действия нескольких человекоподобных роботов, опираясь на текстовые запросы и принципы физического моделирования.

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"

Инструмент InterAgent способен генерировать правдоподобные взаимодействия между множеством агентов в различных ситуациях, опираясь исключительно на текстовые запросы, демонстрируя способность преобразовывать лингвистические инструкции в физически достоверное поведение.

Представлен InterAgent — фреймворк, использующий диффузионные модели и графы взаимодействия для управления многоагентными системами.

Несмотря на успехи в области управления отдельными виртуальными агентами, моделирование координированного взаимодействия нескольких человекоподобных роботов остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘InterAgent: Physics-based Multi-agent Command Execution via Diffusion on Interaction Graphs’ — новый подход к генерации реалистичных и скоординированных движений нескольких агентов, управляемых текстовыми командами. В основе системы лежит диффузионная модель, использующая графы взаимодействий для учета пространственных зависимостей между агентами и снижения помех между различными сенсорными потоками. Позволит ли это создать более правдоподобные и эффективные сценарии совместной работы роботов и людей в сложных физических условиях?

Иллюзия Движения: Сложность Реалистичной Анимации

Создание правдоподобной анимации человекоподобных существ является давней и сложной задачей в компьютерной графике и робототехнике. Эта проблема обусловлена высокой сложностью человеческого движения, включающей в себя координацию множества суставов и мышц, а также необходимость учитывать физические ограничения и взаимодействие с окружающей средой. Долгое время исследователи сталкивались с трудностями в моделировании естественной походки, жестов и реакций на внешние воздействия, что приводило к неестественным и неубедительным результатам. Поиск эффективных алгоритмов и методов, способных генерировать реалистичные и физически достоверные движения, остается актуальной областью исследований, требующей междисциплинарного подхода, объединяющего знания из области компьютерной графики, физики, биомеханики и искусственного интеллекта.

Существующие методы генерации движений гуманоидов зачастую испытывают трудности с достижением физической реалистичности, особенно в ситуациях, включающих взаимодействие нескольких агентов. Проблема заключается в сложности точного моделирования сил, действующих на тело, а также учета взаимного влияния объектов друг на друга. В частности, сохранение баланса и предотвращение столкновений при одновременной работе нескольких персонажей требует значительных вычислительных ресурсов и сложных алгоритмов. Недостаточная точность симуляции приводит к неестественным движениям, проваливанию сквозь поверхности и другим визуальным артефактам, что снижает правдоподобность и погружение в виртуальную среду. Усилия исследователей направлены на разработку более эффективных методов, способных учитывать динамику тел, контактные взаимодействия и внешние силы, что позволит создавать более реалистичные и убедительные сцены с участием гуманоидных персонажей.

Современные методы преобразования текста в движение, несмотря на значительный прогресс, зачастую демонстрируют ограниченные возможности в моделировании сложных взаимодействий между несколькими агентами и поддержании физической достоверности. Данные системы нередко генерируют движения, которые выглядят неестественно или не соответствуют законам физики, особенно в ситуациях, требующих координации нескольких персонажей или учета динамики окружающей среды. Неспособность адекватно учитывать столкновения, гравитацию и инерцию приводит к появлению артефактов и снижает реалистичность создаваемых анимаций. Поэтому, ключевой задачей в данной области является разработка алгоритмов, способных генерировать правдоподобные и физически корректные движения, учитывающие не только индивидуальные действия каждого агента, но и их взаимовлияние и взаимодействие с окружением.

Реактивное управление гуманоидными роботами позволяет одному роботу выполнять заданную траекторию (золотой), в то время как другой (розовый) генерирует реакции, обусловленные текстовыми командами.

InterAgent: Танец Физики и Искусственного Интеллекта

ИнтерАгент использует диффузионные модели и разработанный специально Трансформер диффузии взаимодействий (Interaction Diffusion Transformer) для генерации разнообразных и реалистичных движений. В основе подхода лежит процесс диффузии, при котором шум постепенно преобразуется в когерентные траектории движения. Трансформер диффузии взаимодействий позволяет моделировать сложные взаимодействия между агентами, учитывая их взаимное влияние и динамику окружающей среды. Этот подход позволяет генерировать не только правдоподобные одиночные движения, но и скоординированные действия нескольких агентов, что существенно расширяет возможности моделирования и симуляции.

В основе InterAgent лежит непосредственная интеграция физического моделирования в процесс генерации движений. Это достигается путем включения физического движка в цикл обратной связи модели диффузии, что позволяет учитывать законы физики при создании траекторий и взаимодействий агентов. В отличие от подходов, полагающихся на постобработку или ограничения, InterAgent предсказывает динамику агентов, напрямую учитывая такие факторы, как гравитация, инерция и столкновения. Это обеспечивает реалистичность и физическую правдоподобность генерируемых движений, избегая нереалистичных или невозможных ситуаций, которые часто возникают в системах, не учитывающих физические ограничения. Модель предсказывает не только положение агента, но и его скорость и ускорение, обеспечивая согласованность и стабильность в динамических средах.

В основе InterAgent лежит блок Multi-Stream DiT (Diffusion Transformer), разделяющий потоки информации на проприоцептивные (внутреннее ощущение положения тела и движения), экстероцептивные (восприятие внешних стимулов) и потоки действий. Такое разделение позволяет модели независимо обрабатывать и интегрировать данные о собственном состоянии агента, окружающей среде и планируемых действиях. Внутри DiT-блока каждый поток обрабатывается отдельной последовательностью слоев внимания, что позволяет моделировать сложные взаимодействия между ними. В результате, InterAgent демонстрирует повышенную устойчивость и координированность поведения, поскольку модель способна эффективно учитывать как внутренние, так и внешние факторы при генерации движений.

InterAgent представляет собой физически обоснованную систему для генерации интерактивного поведения нескольких агентов, основанную на совместном использовании двух кооперативных нейронных сетей в рамках авторегрессивной диффузионной модели.

Скрытая Гармония: Моделирование Взаимодействий через Графы

В системе InterAgent для представления пространственных взаимосвязей между агентами используется концепция «Экстероцепция на основе графа взаимодействий». Данный подход предполагает построение графа, в котором узлы соответствуют агентам, а ребра — существующим между ними взаимодействиям, определяемым на основе пространственного расположения. Каждое ребро отражает информацию о расстоянии и относительной ориентации агентов, что позволяет системе учитывать влияние соседних агентов при принятии решений и планировании действий. Данный граф служит основой для моделирования поведения агентов в окружающей среде и обеспечивает учет их взаимного влияния, формируя основу для коллективного поведения и координации.

Для повышения эффективности и концентрации на значимых связях в среде взаимодействия агентов, предложена реализация разреженного графа взаимодействий (Sparse Interaction Graph) и механизм внимания на основе ребер (Edge-Based Sparse Attention). Вместо полного графа, учитывающего все возможные связи между агентами, разреженный граф выделяет только наиболее важные взаимодействия, определяемые на основе пространственной близости и других релевантных критериев. Механизм внимания на основе ребер позволяет моделировать взаимодействие агентов, концентрируясь исключительно на этих выделенных связях, что значительно снижает вычислительные затраты и сложность модели $O(E)$, где $E$ — количество ребер в разреженном графе, по сравнению с полным графом.

Механизм выборочного внимания, применяемый в модели InterAgent, позволяет существенно снизить вычислительные затраты при моделировании взаимодействия между агентами. Вместо обработки всех возможных пар агентов, внимание фокусируется только на наиболее значимых связях, определенных разреженным графом взаимодействия. Это достигается за счет использования взвешенных ребер, представляющих силу взаимодействия, и применения внимания, основанного на этих ребрах. Результаты экспериментов демонстрируют, что подобный подход позволяет сохранить точность моделирования взаимодействия, при этом снижая вычислительную сложность с $O(N^2)$ до $O(N \cdot K)$, где $N$ — количество агентов, а $K$ — среднее количество взаимодействующих агентов для каждого агента.

Наша система InterAgent демонстрирует более связное и естественное взаимодействие между агентами, лучше соответствующее текстовым инструкциям, чем у всех базовых моделей.

Искусство Правдоподобия: Подтверждение Эффективности

Исследования последовательно демонстрируют превосходство InterAgent над существующими подходами, такими как CLoSD, PDP и InterGen, по целому ряду ключевых метрик. Систематическое сравнение производительности выявило значительное улучшение качества генерируемых движений, подтвержденное количественными показателями. В частности, InterAgent демонстрирует более высокую точность и детализацию в сравнении с альтернативными методами, что указывает на его способность создавать более реалистичные и правдоподобные анимации. Такое устойчивое превосходство подтверждает эффективность предложенного подхода и его потенциал для широкого применения в задачах, требующих генерации сложных и динамичных движений.

Количественная оценка, основанная на метриках, таких как $R$-Precision, FID, Skating, Floating и Jerk, подтверждает способность разработанного фреймворка генерировать движения высокого качества. Полученные результаты демонстрируют превосходство над базовыми методами по показателю $R$-Precision, что свидетельствует о более точной и релевантной генерации движений. Более низкие значения FID, в свою очередь, указывают на более высокую степень реалистичности и визуального соответствия сгенерированных движений реальным. Данные метрики в совокупности позволяют утверждать, что разработанный подход обеспечивает значительное улучшение качества генерируемых движений по сравнению с существующими решениями.

Исследования показали, что разработанная система InterAgent демонстрирует реалистичность генерируемых движений, приближаясь по показателям “плавности” (Floating), “скольжения” (Skating) и “резкости” (Jerk) к результатам, полученным на основе данных захвата движения реальных людей. Данные метрики, оценивающие естественность и кинематическую правдоподобность анимации, позволяют утверждать, что InterAgent способна создавать движения, практически неотличимые от человеческих, что открывает широкие возможности для применения в областях, требующих высокой степени реализма, таких как виртуальная реальность, создание игровых персонажей и робототехника. Достигнутое соответствие с данными захвата движения подтверждает эффективность предложенного подхода к генерации анимации и его потенциал для создания правдоподобных и убедительных взаимодействий.

Обучение модели InterAgent проводилось с использованием данных захвата движения (MoCap), что позволило добиться высокой степени реалистичности генерируемых движений. Данный подход гарантирует, что синтезируемые анимации основаны на фактических паттернах человеческой моторики, а не являются произвольными или неестественными. Использование MoCap данных позволило модели не только воспроизводить правдоподобные траектории и позы, но и учитывать динамические особенности человеческого движения, такие как ускорение, инерция и взаимодействие с окружающей средой. В результате, генерируемые InterAgent движения демонстрируют соответствие реальным образцам, что подтверждается результатами количественной оценки и визуальной достоверностью.

Исследование абляции показало, что количество потоков в многопоточных блоках и выбор представлений экстероцепции существенно влияют на качество и согласованность генерируемых взаимодействий между агентами.

За горизонтом: Расширение границ возможного

Интеграция InterAgent с обучением с подкреплением открывает перспективные возможности для создания агентов, способных к освоению сложных моделей поведения и адаптации к изменяющимся условиям окружающей среды. Данный подход позволяет агентам не просто выполнять заданные действия, но и самостоятельно оптимизировать стратегии, максимизируя вознаграждение в динамичной обстановке. В процессе обучения, агенты анализируют последствия своих действий и корректируют поведение, что приводит к формированию более эффективных и гибких решений. Подобная синергия между InterAgent и обучением с подкреплением может существенно повысить реалистичность и автономность виртуальных персонажей, а также способствовать развитию интеллектуальных систем управления в различных областях, от робототехники до симуляций.

Дальнейшее развитие платформы InterAgent требует существенного расширения её возможностей для поддержки более сложных взаимодействий и одновременной работы с большим количеством агентов. Исследователи стремятся к созданию системы, способной эффективно координировать действия сотен и даже тысяч виртуальных сущностей, что представляет собой серьезную вычислительную задачу. Успешная реализация позволит моделировать реалистичные сценарии, такие как массовые скопления людей или сложные производственные процессы, где взаимодействие множества независимых элементов является ключевым фактором. Особое внимание уделяется оптимизации алгоритмов и использованию параллельных вычислений для обеспечения масштабируемости и сохранения высокой производительности даже при увеличении числа агентов и сложности их взаимодействия.

Перспективы применения разработанной системы простираются на широкий спектр областей, включая робототехнику, виртуальную реальность, анимацию и взаимодействие человека с компьютером. В робототехнике, система может улучшить координацию между несколькими роботами, позволяя им совместно выполнять сложные задачи. В виртуальной реальности и анимации, она способна создавать более правдоподобное и естественное поведение виртуальных персонажей, повышая степень погружения и реалистичности. В сфере взаимодействия человека с компьютером, система открывает возможности для создания более интуитивно понятных и отзывчивых интерфейсов, способных адаптироваться к потребностям пользователя и обеспечивать более эффективное взаимодействие. Реализация подобных возможностей обещает качественно новый уровень вовлеченности и реалистичности в различных сферах применения, открывая путь к созданию более захватывающих и эффективных пользовательских опытов.

Блок DiT с несколькими потоками обрабатывает проприоцептивные, экстероцептивные данные и действия в независимых потоках, обмениваясь информацией между ними посредством внимания, а также интегрируя временной и межагентный контекст для обеспечения согласованного и независимого моделирования.

Данная работа, исследующая генерацию скоординированных действий мультиагентных систем, словно пытается усмирить хаос взаимодействия. Авторы предлагают InterAgent — систему, где физически правдоподобные движения гуманоидов возникают из текстовых запросов, благодаря диффузионным моделям и графам взаимодействий. Это напоминает попытку предсказать поведение стаи птиц, основываясь лишь на общих правилах. Как точно подметил Дэвид Марр: «Всё, что можно посчитать, не стоит доверия». И действительно, даже самая изящная модель, основанная на взаимодействии агентов и графах, лишь приблизительное отображение реальности, заклинание, работающее до первой нештатной ситуации в продакшене. Координация, достигаемая через взаимодействие, есть лишь иллюзия порядка в изначально хаотичной системе.

Куда же дальше?

Представленный подход, безусловно, добавляет ещё один слой иллюзий в мир симуляций. Модели, генерирующие движения из текста, — это, конечно, забавно, но стоит помнить, что физика — не благосклонна к заклинаниям. Граф взаимодействий, как и любая абстракция, неизбежно упрощает хаос реального мира. Вопрос не в том, насколько правдоподобно выглядят движения, а в том, когда система, обученная на этих движениях, столкнётся с первой же непредсказуемостью продакшена — с первым отклонением от тщательно выстроенной симуляции.

Настоящая проблема заключается не в совершенствовании диффузионных моделей, а в понимании, что любое «понимание» агентами друг друга — это всего лишь проекция собственных желаний. Дальнейшие исследования, вероятно, сосредоточатся на увеличении сложности графов взаимодействий и, как следствие, на увеличении количества параметров, которые необходимо «уговорить». Однако, истинный прогресс, возможно, лежит в признании того, что полная координация — это мираж, а интересные взаимодействия возникают именно из непредсказуемости и столкновения индивидуальных «заклинаний».

Попытки создать «идеального» агента, способного к безупречному взаимодействию, обречены на провал. Гораздо продуктивнее будет исследовать, как системы, основанные на принципах несовершенства и адаптации, могут порождать непредсказуемые, но полезные паттерны поведения. Ведь даже шепот хаоса может нести в себе скрытый смысл — если только кто-нибудь найдёт способ его услышать.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.07410.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-09 16:14