Ожившие диалоги: Искусственный интеллект, имитирующий естественные жесты и движения

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет создавать реалистичные анимации человеческих движений, синхронизированные с речью и взаимодействием с объектами.

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 InteracTalker демонстрирует способность генерировать разнообразные, осознающие объект движения, синхронизированные с речью, используя текстовые запросы для управления анимацией единого объекта.

Представлен InteracTalker — фреймворк для генерации полновесных движений человека, управляемый текстом, речью и взаимодействием с окружающими предметами.

Создание реалистичных движений человека, естественно реагирующих как на речь, так и на взаимодействие с объектами, остается сложной задачей. В данной работе представлена система InteracTalker: Prompt-Based Human-Object Interaction with Co-Speech Gesture Generation, объединяющая генерацию жестов, синхронизированных с речью, и объектно-ориентированное взаимодействие в единый процесс. Предложенный фреймворк позволяет создавать когерентные и правдоподобные движения всего тела, учитывающие как словесный запрос, так и физическое окружение. Сможет ли подобный подход открыть новые возможности для создания интерактивных цифровых ассистентов и виртуальной реальности с более реалистичным поведением персонажей?

Иллюзия Реальности: Вызовы в Моделировании Человеческих Движений

Создание убедительной человеческой анимации остается сложной задачей в компьютерной графике и анимации. Несмотря на значительный прогресс в алгоритмах моделирования движения, воссоздание реалистичных и естественных жестов по-прежнему требует значительных усилий. Проблема заключается не только в точном воспроизведении кинематики, но и в передаче тонких нюансов, таких как вес, импульс и индивидуальный стиль. Существующие методы часто сталкиваются с трудностями при моделировании сложных взаимодействий, например, при выполнении сложных задач или в ситуациях, требующих адаптации к изменяющейся среде. Поэтому, несмотря на впечатляющие визуальные эффекты в современных фильмах и играх, достижение полной иллюзии реалистичности человеческого движения остается предметом активных исследований и разработок.

Существующие методы генерации человеческих движений часто сталкиваются с трудностями при воссоздании тонкостей естественного взаимодействия и выразительных жестов. Проблема заключается в том, что реальные движения редко бывают идеально плавными или предсказуемыми; они характеризуются микро-колебаниями, вариациями в скорости и силе, а также спонтанными корректировками, отражающими эмоциональное состояние и намерение человека. Воссоздание этих нюансов требует не просто точного моделирования кинематики, но и учета сложных взаимосвязей между движением, когнитивными процессами и эмоциональным состоянием, что представляет собой значительный вызов для современных алгоритмов. В результате, сгенерированные движения часто выглядят неестественно или роботизированно, лишая анимацию реализма и выразительности.

Существенным препятствием в создании реалистичной анимации человека является сложность одновременной интеграции речевых жестов и взаимодействий с объектами. Большинство существующих систем фокусируются либо на передаче речи с сопровождающими жестами, либо на моделировании манипуляций с предметами, но редко объединяют оба аспекта в единую когерентную модель. Это приводит к тому, что виртуальные персонажи часто выглядят неестественно, поскольку их жесты не согласованы с речью и действиями, или же не учитывают контекст взаимодействия с окружающей средой. Создание алгоритмов, способных реалистично генерировать и синхронизировать оба типа движений, требует учета множества факторов, включая семантику речи, намерение персонажа и физические свойства объектов, с которыми он взаимодействует. Успешное решение этой задачи позволит значительно повысить уровень реализма и правдоподобия в компьютерной графике и анимации.

Метод InteracTalker обеспечивает реалистичное и физически правдоподобное взаимодействие человека с объектами, стабильно поддерживая необходимый контакт и минимизируя проникновение, что подтверждается как визуально, так и количественными показателями.

InteracTalker: Основа, Построенная на Диффузии

В основе InteracTalker лежит модель диффузии движения (Motion Diffusion Model, MDM), предназначенная для генерации реалистичных последовательностей движений на основе текстовых запросов. MDM функционирует путем постепенного добавления шума к данным о движении во время обучения, а затем обучения модели для обратного процесса — удаления шума и восстановления правдоподобного движения из случайного шума, обусловленного текстовым описанием. Этот подход позволяет генерировать разнообразные и сложные движения, которые соответствуют заданному текстовому запросу, обеспечивая гибкость и контроль над генерируемым движением.

В основе функционирования модели Motion Diffusion Model (MDM) лежит механизм условной генерации, использующий CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training). CLIP выступает в роли моста между текстовым описанием и пространством признаков движения. Текстовый запрос кодируется CLIP в векторное представление, которое затем используется для управления процессом диффузии. Это позволяет MDM генерировать движения, соответствующие семантическому содержанию текстовой подсказки, обеспечивая согласованность между текстом и сгенерированным движением. Фактически, CLIP определяет, какие признаки движения должны быть усилены или подавлены в процессе диффузии, чтобы получить желаемое поведение.

Модель InteracTalker прошла предварительное обучение на масштабных наборах данных HumanML3D и SAMP. HumanML3D включает в себя более 11 000 клипов захвата движений человека, обеспечивая разнообразие поз и действий. Набор данных SAMP содержит около 70 000 примеров многоцелевых движений, охватывающих широкий спектр повседневных задач и взаимодействий. Использование этих крупных и разнообразных наборов данных позволило модели InteracTalker приобрести прочную основу для генерализации и создания реалистичных движений в ответ на различные текстовые запросы, а также для адаптации к новым, ранее не встречавшимся сценариям.

Архитектура InteracTalker предполагает предварительное обучение модуля диффузии движений, последующую тонкую настройку ветвей, учитывающих жесты и взаимодействие, и, в процессе генерации движений, использование обеих ветвей для управления замороженным MDM.

Адаптация для Реализма: Речь и Взаимодействие

Интерактивный агент InteracTalker использует две отдельные ветви адаптации для повышения реалистичности генерируемых движений. Первая, ветвь адаптации жестов, согласованных с речью (Co-Speech Gesture Adaptation Branch), отвечает за внедрение выразительных жестов, синхронизированных с произносимой речью. Вторая, ветвь адаптации, учитывающей взаимодействие (Interaction-Aware Adaptation Branch), специализируется на моделировании точных и правдоподобных взаимодействий человека с объектами. Такое разделение позволяет независимо оптимизировать каждый аспект движения и, впоследствии, объединять их с помощью стратегии адаптивного слияния.

Ветвь Co-Speech использует набор данных BEATX для внедрения выразительных жестов, синхронизированных с речью, в генерируемые движения. BEATX содержит видеозаписи, где зафиксированы движения тела и жесты, соответствующие речевому контенту. Этот набор данных позволяет алгоритму научиться соотносить определенные фразы или слова с конкретными жестами, что обеспечивает более естественное и реалистичное отображение движений персонажа в ответ на его речь. Использование BEATX позволяет генерировать движения, которые не только соответствуют смыслу произносимого текста, но и передают эмоциональное состояние говорящего посредством невербальной коммуникации.

Ветвь моделирования взаимодействия использует наборы базисных точек (Basis Point Sets, BPS) для точного представления человеческих взаимодействий с объектами. Для обучения и валидации используется датасет 3D-FRONT, содержащий данные о позах человека и объектов в различных сценариях взаимодействия. BPS позволяют эффективно кодировать ключевые точки, определяющие контакт и манипуляции с объектами, что обеспечивает реалистичное моделирование физических взаимодействий и предотвращает неестественные проявления в сгенерированных движениях. Точность моделирования обеспечивается за счет использования большого объема данных из 3D-FRONT и оптимизации представления взаимодействий посредством BPS.

Адаптивная стратегия объединения (Adaptive Fusion Strategy) представляет собой ключевой компонент системы, обеспечивающий динамическое взвешивание сигналов, поступающих от ветви адаптации жестов, синхронизированных с речью, и ветви адаптации, учитывающей взаимодействие с объектами. Данная стратегия позволяет оптимизировать вклад каждого источника данных в конечный результат, учитывая контекст и специфику генерируемого движения. В процессе работы система анализирует характеристики входных сигналов и, на основе этого анализа, назначает различные весовые коэффициенты каждому из источников, гарантируя, что наиболее релевантная информация получит приоритет. Это позволяет достичь более реалистичного и естественного поведения генерируемого персонажа в различных ситуациях взаимодействия.

Модель InteracTalker демонстрирует способность генерировать выразительные и разнообразные жесты, точно синхронизированные с речью на наборе данных BEATX.

Подтверждение Эффективности InteracTalker: Производительность и Правдоподобие

Исследования показали, что InteracTalker способен генерировать удивительно реалистичные и тонкие движения, как при сопровождении речи жестами, так и при взаимодействии человека с объектами. В процессе оценки эксперты отметили, что созданные анимации отличаются высокой степенью детализации и соответствуют естественным паттернам поведения, что делает их практически неотличимыми от движений, выполненных реальным человеком. Особое внимание уделялось способности системы воспроизводить не только общие контуры движений, но и тонкие нюансы, такие как сила нажатия, скорость перемещения и эмоциональная окраска жестов, что значительно повышает правдоподобность и выразительность генерируемых анимаций.

Для подтверждения эффективности разработанной системы InteracTalker проводилась оценка с использованием объективных метрик, в частности, расстояния Фреше между жестами ($FGD$). Результаты показали, что InteracTalker демонстрирует сопоставимые, а в ряде случаев и превосходящие показатели по сравнению с существующими передовыми методами в области генерации движений. Высокие значения $FGD$ свидетельствуют о том, что создаваемые системой жесты и взаимодействия максимально близки к естественным и реалистичным, что подтверждает её потенциал для создания убедительных виртуальных персонажей и улучшения взаимодействия человека с цифровым контентом.

Исследования показали, что InteracTalker демонстрирует сопоставимый уровень разнообразия жестов и согласованность ритма с существующими передовыми методами. Оценка проводилась с использованием общепринятых метрик, позволяющих количественно оценить эти параметры. Полученные результаты указывают на то, что система способна генерировать широкий спектр жестов, соответствующих различным речевым паттернам, и при этом сохранять естественный ритм и согласованность движений. Это особенно важно для создания реалистичных и убедительных виртуальных персонажей, способных эффективно взаимодействовать с окружающей средой и другими участниками коммуникации. Высокий уровень согласованности ритма позволяет избежать неестественных или прерывистых движений, делая взаимодействие более плавным и правдоподобным.

Внедрение функции знакового расстояния (Signed Distance Function, SDF) является ключевым аспектом обеспечения реалистичности и безопасности генерируемых движений в системе InteracTalker. Использование SDF позволяет точно определять расстояние от любой точки пространства до поверхности объекта, что предотвращает столкновения и проявления проникновения объектов друг в друга. Результаты объективных измерений демонстрируют значительное снижение показателей проникновения объектов — как абсолютных значений, так и соответствующих соотношений — по сравнению с существующими методами. Это обеспечивает не только визуально правдоподобные взаимодействия, но и повышает надежность и стабильность системы, гарантируя, что генерируемые движения физически осуществимы и не содержат артефактов, вызванных коллизиями.

В отличие от наивного объединения движений, приводящего к заметным артефактам и проникновению объектов, разработанная нами система InteracTalker обеспечивает согласованные и лишенные дефектов движения благодаря одновременной обработке всех сигналов.

Перспективы Развития: К Воплощенному Искусственному Интеллекту

Архитектура InteracTalker обладает значительным потенциалом для расширения возможностей моделирования человеческого поведения и взаимодействия. Исследователи предполагают, что текущая база может быть дополнена более сложными моделями эмоций, невербальной коммуникации и когнитивных процессов, что позволит создавать агентов, способных к более реалистичным и адаптивным реакциям. В перспективе, интеграция с данными о культурных особенностях и индивидуальных предпочтениях позволит персонализировать взаимодействие, делая его более естественным и эффективным. Расширение функциональности за счет поддержки широкого спектра поведенческих паттернов, включая проявление эмпатии и способность к обучению на основе социального взаимодействия, открывает новые горизонты для создания действительно «воплощенного» искусственного интеллекта.

Интеграция разработанной системы с окружениями виртуальной ($VR$) и дополненной ($AR$) реальности открывает перспективы для создания принципиально новых, захватывающих взаимодействий. Представьте себе виртуального ассистента, способного не только понимать речь, но и реагировать на невербальные сигналы пользователя в реальном времени, отображаясь в его поле зрения как реалистичный аватар. Подобные технологии позволят создавать обучающие симуляции, где виртуальный наставник адаптируется к прогрессу ученика, или иммерсивные игровые миры, населенные правдоподобными персонажами, способными к естественному диалогу и эмоциональному отклику. Такой подход, выходящий за рамки традиционного интерфейса «экран-мышь», способен кардинально изменить способы взаимодействия человека с цифровым миром, делая их более интуитивными, эффективными и эмоционально насыщенными.

Представленная работа является важным шагом на пути к созданию более убедительных и вовлекающих воплощенных агентов искусственного интеллекта, предназначенных для широкого спектра применений. В перспективе, такие агенты смогут эффективно взаимодействовать с людьми не только в цифровой среде, но и в физическом мире, благодаря интеграции с робототехникой. Разработка подобных систем предполагает не просто имитацию человеческого поведения, но и понимание контекста, эмоций и намерений, что позволит им стать полезными помощниками в различных сферах — от домашней автоматизации и образования до здравоохранения и обслуживания клиентов. Создание правдоподобных виртуальных ассистентов, способных к эмпатии и адаптации, открывает новые возможности для взаимодействия человека и машины, делая его более естественным и интуитивным.

InteracTalker успешно адаптируется к новым объектам сложной формы, демонстрируя надежную навигацию и корректное физическое взаимодействие.

Наблюдатель отмечает, что InteracTalker, стремясь к реалистичной генерации движений человека, неизбежно сталкивается с проблемой адаптации к непредсказуемости реального мира. Система, тщательно продумывающая взаимодействие человека с объектами и жесты, рано или поздно столкнется с ситуациями, которые не были предусмотрены разработчиками. Как однажды заметил Джеффри Хинтон: «Чем сложнее система, тем больше вероятность, что в ней что-то сломается». Идея адаптивного слияния различных модальностей, представленная в работе, безусловно, элегантна, однако даже самые совершенные алгоритмы не могут предвидеть все возможные сценарии взаимодействия. В конечном итоге, любое развертывание системы, даже столь продуманной, как InteracTalker, неминуемо столкнется с падениями и ошибками.

Что дальше?

Представленный фреймворк, безусловно, элегантен в своей попытке свести воедино текст, объекты и жесты. Однако, как показывает опыт, каждая «бесшовная» интеграция — это лишь отложенный долг техдолга. Продакшен найдет способ заставить сгенерированные движения выглядеть неестественно в свете неожиданного расположения кофейной кружки или непредсказуемого угла освещения. И это ещё без учета того, что пользователь, вероятнее всего, захочет, чтобы виртуальный персонаж почесал затылок в момент, который модель не предусмотрела.

Следующим этапом, очевидно, станет борьба с непредсказуемостью реального мира. Недостаточно сгенерировать «реалистичные» движения; необходимо, чтобы они были устойчивы к хаосу. Потребуются более сложные модели адаптации, способные учитывать контекст и динамически корректировать поведение. И, разумеется, инструменты для отладки тех случаев, когда персонаж, вместо того, чтобы подать чай, решит исполнить брейк-данс.

В конечном счете, успех подобных разработок будет определяться не столько качеством самой генерации, сколько способностью смириться с неизбежной неидеальностью. Тесты — это форма надежды, а не уверенности. Поэтому, возможно, стоит начать с разработки хорошего скрипта для аварийного отключения виртуального танцора.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.12664.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-16 23:23