Ожившие взаимодействия: генерация реалистичных видео с участием человека и объектов

Автор: Денис Аветисян

Новая разработка позволяет создавать правдоподобные видеоролики, в которых человек взаимодействует с различными объектами, используя лишь небольшое количество исходных данных о движении.

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"

В ходе пользовательского исследования модель VHOI продемонстрировала превосходство над моделями Tora\* (дообученной) и Go-With-the-Flow как по качеству взаимодействия с объектами, так и по точности следования траектории.

Представлен метод VHOI, позволяющий контролируемо генерировать видео с участием человека и объектов на основе разреженных траекторий посредством аугментации движения и использования диффузионных моделей.

Синтез реалистичных видео с взаимодействием человека и объектов представляет собой сложную задачу из-за динамики, специфичной для каждого сценария. В данной работе, ‘VHOI: Controllable Video Generation of Human-Object Interactions from Sparse Trajectories via Motion Densification’, предлагается новый подход к контролируемому видеосинтезу, который объединяет разреженные траектории управления с плотными, учитывающими взаимодействие человека и объектов, масками. Ключевой особенностью является разработанное представление динамики, использующее цветовое кодирование для различения движений человека, объектов и отдельных частей тела. Способен ли предложенный фреймворк VHOI существенно расширить возможности управления генерацией видео и открыть новые горизонты в области реалистичной компьютерной графики?

Понимание Движения: Создание Реалистичных Видео Взаимодействий

Создание реалистичных видеороликов, демонстрирующих взаимодействие человека с объектами, играет ключевую роль в развитии таких передовых областей, как робототехника и виртуальная реальность. Однако, несмотря на значительный прогресс в области компьютерного зрения и машинного обучения, эта задача остается сложной. Синтез правдоподобных движений, учет физических свойств объектов и обеспечение согласованности действий во времени — всё это требует разработки новых алгоритмов и подходов. Без реалистичного моделирования HOI, обучение роботов сложным манипуляциям и создание иммерсивных виртуальных сред остаётся затруднительным. Поэтому, исследования в области генерации видео HOI представляют собой важный шаг на пути к созданию интеллектуальных систем и более естественного взаимодействия человека с технологиями.

Существующие методы генерации видео с участием человека и объектов зачастую не способны достоверно передать тонкости динамики и временную согласованность, необходимые для создания убедительных взаимодействий. Проблема заключается в том, что модели испытывают трудности с улавливанием мельчайших изменений в позе человека, состоянии объекта и их взаимосвязи во времени. Например, естественные колебания руки при захвате предмета или адаптация хвата к форме объекта часто игнорируются, что приводит к неестественным и неправдоподобным движениям. В результате, сгенерированные видео могут выглядеть роботизированно или нереалистично, что ограничивает их применимость в таких областях, как обучение роботов или создание иммерсивных виртуальных сред. Недостаточная способность учитывать эти нюансы существенно снижает качество и достоверность сгенерированных взаимодействий.

Основная сложность в создании реалистичных видео взаимодействия человека и объекта заключается в точном представлении и управлении сложным взаимодействием между позой человека, состоянием объекта и их изменяющимися во времени отношениями. Недостаточно просто зафиксировать начальные и конечные положения; необходимо моделировать динамику этого взаимодействия, учитывая такие факторы, как сила, ускорение и взаимное влияние. Например, при захвате человеком объекта необходимо учитывать не только положение руки, но и силу сжатия, вес объекта и его реакцию на приложенную силу. Имитация этих нюансов требует разработки алгоритмов, способных моделировать физические свойства объектов и учитывать сложную взаимосвязь между движениями человека и изменениями в состоянии объекта, что представляет собой значительную вычислительную и алгоритмическую задачу. Точное моделирование этой динамики является ключевым для создания правдоподобных и реалистичных видео HOI.

Использование масок взаимодействия «объект-действие» (HOI) позволяет генерировать видео более высокого качества, поскольку они обеспечивают более полное понимание взаимодействия объектов, в отличие от методов, основанных на оптическом потоке или масках экземпляров, которые либо не учитывают семантику взаимодействия, либо не сохраняют идентичность объектов.

VHOI: Обогащение Движения Семантическими Деталями

В основе фреймворка VHOI лежит двухэтапный подход к генерации видео. На первом этапе происходит расширение разреженных сигналов движения, предоставляемых пользователем. Этот этап направлен на обогащение исходных данных, чтобы обеспечить более детальное и реалистичное представление взаимодействия. На втором этапе происходит непосредственное управление процессом генерации видео на основе расширенных данных о движении. Такой последовательный подход позволяет эффективно контролировать все аспекты генерируемого видео, от общих движений до тонких взаимодействий между объектами и персонажами.

Ключевым нововведением является Trajectory Augmentor — нейронная сеть, преобразующая заданные пользователем разреженные траектории в плотные HOI-маски (Human-Object Interaction). Данная сеть осуществляет детализацию информации о взаимодействии, расширяя исходные данные о движении до уровня, позволяющего учитывать как положение и движение человека, так и объектов, с которыми он взаимодействует. Процесс преобразования позволяет получить детальное представление о взаимодействии, необходимое для последующего этапа генерации видео, обеспечивая более реалистичное и правдоподобное отображение действий.

Плотное представление, включающее информацию как о человеке, так и об объекте взаимодействия, значительно улучшает процесс генерации видео на последующей стадии. В частности, детальное описание поз человека, положения объектов и характера их взаимодействия позволяет модели более точно предсказывать и воспроизводить реалистичные движения и физические взаимодействия. Это достигается за счет предоставления модели более полной и конкретной информации о сцене, что снижает неоднозначность и повышает качество генерируемого видео. Использование плотных масок HOI в качестве условия для генерации позволяет модели учитывать не только общие траектории движения, но и сложные детали взаимодействия между человеком и объектом, такие как захват, толчок или перемещение.

Для создания надежного представления движения, учитывающего взаимодействие человека и объектов (HOI), мы используем платформу SAPIENS и маски экземпляров (Instance Masks). SAPIENS предоставляет реалистичные 3D-сцены и физические симуляции, необходимые для моделирования взаимодействий. Маски экземпляров, выделяющие отдельные объекты в сцене, позволяют точно определить положение и форму каждого объекта, участвующего во взаимодействии. Комбинируя данные SAPIENS и маски экземпляров, мы формируем детальное представление движения, которое учитывает как позу человека, так и характеристики взаимодействующих объектов, что критически важно для генерации реалистичных видео.

Модуль расширения траекторий обрабатывает разреженные траектории и карты видимости, преобразуя их в плотные маски взаимодействия объектов для управления в модели плотного управления, при этом оранжевые блоки обозначают обучаемые компоненты, а синие - замороженные. — Модуль расширения траекторий обрабатывает разреженные траектории и карты видимости, преобразуя их в плотные маски взаимодействия объектов для управления в модели плотного управления, при этом оранжевые блоки обозначают обучаемые компоненты, а синие — замороженные.

Диффузионное Моделирование и Контроль над Видеосинтезом

Для синтеза видео высокого разрешения используется диффузионная модель на основе DiT (Diffusion Transformer). Данный подход, являющийся одним из передовых в области генерации видео, использует архитектуру Transformer для моделирования распределения видеоданных. DiT позволяет эффективно обрабатывать последовательности кадров, захватывая как пространственные, так и временные зависимости. Модель обучается на больших наборах видеоданных, чтобы научиться генерировать реалистичные и когерентные видеопоследовательности, демонстрируя улучшенные результаты по сравнению с предыдущими подходами к генеративному моделированию видео.

Модель видео-диффузии, используемая в работе, выигрывает от обогащенного представления движения, что приводит к улучшению временной когерентности и реалистичности генерируемых видео. Обогащенное представление движения позволяет модели более точно моделировать изменения во времени, минимизируя артефакты и обеспечивая плавные переходы между кадрами. Это достигается за счет использования дополнительных данных и алгоритмов, которые учитывают как визуальные изменения, так и кинематические характеристики объектов в сцене, что критически важно для создания правдоподобных и визуально последовательных видеоматериалов.

Для повышения степени контроля над генерируемым видео используются методы тонкой настройки (fine-tuning), включающие ControlNet и LoRA. ControlNet позволяет управлять процессом генерации, используя дополнительные входные данные, такие как карты глубины или эскизы, что обеспечивает более точное соответствие выходного видео заданным условиям. LoRA (Low-Rank Adaptation) — это метод эффективной адаптации больших предобученных моделей, который позволяет обучать лишь небольшое количество дополнительных параметров, значительно сокращая вычислительные затраты и требования к памяти, сохраняя при этом качество генерируемого видео и обеспечивая гибкость в управлении процессом синтеза.

Для дальнейшего улучшения представления движения в процессе синтеза видео используется оптический поток. Оптический поток представляет собой плотное поле векторов, определяющих смещение каждого пикселя между последовательными кадрами. Анализ оптического потока позволяет модели точно определять и учитывать направление и величину движения объектов в видео, что приводит к повышению согласованности во времени и реалистичности генерируемых видеоматериалов. Использование оптического потока способствует более точному моделированию динамических сцен и улучшает качество визуализации движения в синтезируемых видео.

Наша методика демонстрирует более высокую точность взаимодействия и визуальное качество по сравнению с TORA-finetuned и Go-with-the-Flow в различных сценариях взаимодействия объектов.

Количественные и Качественные Результаты: Новые Горизонты Визуального Реализма

Экспериментальные исследования продемонстрировали заметное повышение качества и реалистичности генерируемых видеоматериалов. Объективная оценка, основанная на метриках, таких как FVD (Frechet Video Distance), CLIPSIM и точность определения контактов, подтверждает значительное улучшение по сравнению с существующими подходами. Показатели FVD, измеряющие сходство распределения признаков с реальными видео, снизились, указывая на более высокую степень реалистичности. Параметр CLIPSIM, оценивающий правдоподобие физического взаимодействия объектов в сцене, также зафиксировал положительную динамику. Повышение точности определения контактов свидетельствует об улучшении моделирования физических взаимодействий, что в совокупности способствует созданию более убедительных и реалистичных видеороликов.

Экспериментальные данные демонстрируют, что разработанный метод превосходит существующую модель TORA по качеству взаимодействия в генерируемых видеороликах. В ходе пользовательского тестирования, предпочтение новому подходу было отдано в 62.2% случаев, а также в 60.9% случаев при повторном сравнении с TORA. Данный результат указывает на заметное улучшение реалистичности и правдоподобности взаимодействий между объектами в сгенерированном видеоконтенте, что свидетельствует о значительном шаге вперёд в области генерации видео с участием людей и объектов.

Исследования показали, что разработанный метод демонстрирует заметно более высокую точность следования траектории движения объектов в видео, что подтверждается предпочтениями пользователей. В ходе сравнительного анализа, пользователи в 86.1% случаев отдавали предпочтение предложенному методу в сравнении с подходом Go-With-the-Flow, и в 75.2% случаев — также в пользу новой методики. Данный результат указывает на способность системы генерировать более реалистичные и правдоподобные взаимодействия между объектами, обеспечивая более плавное и логичное движение в сгенерированных видеоматериалах. Это существенно улучшает общее восприятие и качество сгенерированного контента, делая его более убедительным для зрителя.

Сочетание семантической аугментации и диффузионного моделирования представляет собой значительный прогресс в генерации видео, демонстрирующих взаимодействие объектов (HOI). Данный подход позволяет создавать более реалистичные и правдоподобные видеоролики, поскольку семантическая аугментация обеспечивает более глубокое понимание контекста и взаимосвязей между объектами в сцене. Диффузионное моделирование, в свою очередь, позволяет генерировать высококачественные изображения и видео с высокой степенью детализации и реализма. Благодаря синергии этих двух методов, удается преодолеть ограничения традиционных подходов к генерации видео, создавая контент, который отличается большей согласованностью, реалистичностью и соответствием семантическому содержанию. Такое развитие открывает новые возможности для применения в различных областях, включая создание виртуальной реальности, обучение роботов и разработку развлекательного контента.

Модель плотного управления использует маски взаимодействий объектов (HOI) для генерации видео, в котором движение соответствует заданным сигналам управления, при этом обучаемые компоненты (оранжевый цвет) обрабатывают и используют эти маски, а замороженные (синий) обеспечивают стабильность.

Исследование, представленное в данной работе, подчеркивает важность плотного представления данных для генерации реалистичных видео взаимодействий человека и объектов. Авторы предлагают новаторский подход к заполнению пробелов в разреженных траекториях движения, позволяя создавать последовательности, в которых взаимодействие выглядит естественным и правдоподобным. В контексте этого стремления к детализации и точности, особенно уместна цитата Яна ЛеКуна: «Машинное обучение — это искусство создания алгоритмов, которые могут учиться на данных». Именно умение алгоритма экстраполировать информацию из разреженных данных и достраивать недостающие детали, как это демонстрирует VHOI, и является ключом к созданию убедительных визуальных симуляций.

Куда же дальше?

Представленная работа, безусловно, делает шаг к более тонкому управлению генерацией видео с взаимодействием человека и объектов. Однако, как часто бывает, решение одной задачи обнажает другую. Вопрос плотности траекторий, хоть и смягчен предложенным подходом, всё ещё требует более элегантных решений. Настоящий вызов заключается не просто в заполнении пробелов, а в понимании, как разреженные данные могут содержать в себе всю необходимую информацию для достоверной реконструкции динамики взаимодействия.

Следующим этапом представляется не столько совершенствование алгоритмов «уплотнения», сколько исследование возможности перехода к полностью генеративным моделям, способным синтезировать правдоподобные взаимодействия, исходя из минимального набора входных данных — возможно, даже из семантического описания сцены. Это потребует глубокого понимания физических ограничений, накладываемых на движения человека и объектов, и их интеграции в процесс генерации.

Ирония заключается в том, что, стремясь к контролю над генерацией видео, мы неизбежно сталкиваемся с необходимостью моделирования непредсказуемости реального мира. Истинный прогресс, вероятно, будет достигнут не через тотальный контроль, а через создание систем, способных разумно реагировать на случайность и неполноту информации — то есть, по сути, имитировать творческий хаос самой жизни.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.09646.pdf

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

Смотрите также:

2025-12-11 20:22