Текст оживляет движение: точная настройка 3D-анимации человека

Автор: Денис Аветисян

Новая методика позволяет детально редактировать 3D-анимацию человека, используя лишь текстовые инструкции.

Разработанная система PartMotionEdit формирует целевое движение, модифицирующее исходное в соответствии с текстовыми инструкциями, посредством взаимодействия трех обучаемых модулей - двунаправленного взаимодействия движений (BMI), диффузионной модели движения и модуля модуляции движений с учетом частей (PMM), контролируемого кривой подобия, - в сочетании с тремя фиксированными модулями: кодировщика движения, декодировщика движения и CLIP-модели. — Разработанная система PartMotionEdit формирует целевое движение, модифицирующее исходное в соответствии с текстовыми инструкциями, посредством взаимодействия трех обучаемых модулей — двунаправленного взаимодействия движений (BMI), диффузионной модели движения и модуля модуляции движений с учетом частей (PMM), контролируемого кривой подобия, — в сочетании с тремя фиксированными модулями: кодировщика движения, декодировщика движения и CLIP-модели.

Представлен фреймворк PartMotionEdit, использующий уровневую модуляцию и двунаправленное семантическое выравнивание для генерации более точной и связной 3D-анимации.

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"

Несмотря на значительный прогресс в области генерации 3D-движений человека по текстовому описанию, точный контроль над детализированными, локальными движениями остается сложной задачей. В данной работе представлена система ‘PartMotionEdit: Fine-Grained Text-Driven 3D Human Motion Editing via Part-Level Modulation’ — новый фреймворк, использующий покомпонентную модуляцию и двунаправленное семантическое выравнивание для более точного редактирования движений. Предложенный подход позволяет генерировать согласованные и реалистичные движения, детально соответствующие текстовым инструкциям. Какие перспективы открывает данная технология для создания интерактивных персонажей и реалистичных анимаций?

В поисках гармонии движения: от захвата к генерации

Реалистичная трехмерная анимация человеческих движений играет ключевую роль в развитии таких передовых технологий, как виртуальная и дополненная реальность, а также в индустрии компьютерной анимации. Поскольку эти сферы становятся все более востребованными, потребность в правдоподобных и детализированных движениях персонажей возрастает экспоненциально. Простое воспроизведение записанных движений уже недостаточно для создания по-настоящему захватывающего опыта, поэтому исследователи и разработчики стремятся к созданию методов, способных генерировать сложные и разнообразные движения, учитывающие физиологические особенности человека и контекст окружающей среды. Достижение высокой степени реализма требует не только точного моделирования кинематики и динамики движения, но и учета нюансов, таких как вес тела, инерция, взаимодействие с объектами и выражение эмоций через язык тела.

Традиционные методы создания трехмерной анимации, такие как захват движения и ручная анимация, исторически требовали значительных временных затрат и ресурсов. Захват движения, хотя и обеспечивает высокую реалистичность, ограничен необходимостью специализированного оборудования и контролируемой среды, что делает его непрактичным для широкого спектра сценариев. Ручная анимация, в свою очередь, требует от опытных специалистов длительной и кропотливой работы для создания даже коротких последовательностей движений. Оба подхода демонстрируют ограниченную гибкость при адаптации к новым, непредсказуемым ситуациям или изменениям в окружающей среде, поскольку любое отклонение от предварительно запрограммированных движений требует существенных переработок. Эта неспособность к быстрой адаптации становится серьезным препятствием для создания интерактивных и динамичных виртуальных миров, где персонажи должны реагировать на действия пользователя в реальном времени.

Современные достижения в области машинного обучения, в особенности генеративные модели, открывают многообещающие перспективы для автоматической генерации человеческих движений. Эти модели, обученные на обширных наборах данных, способны создавать реалистичные и разнообразные последовательности движений, превосходя традиционные методы, такие как захват движений и ручная анимация. В отличие от последних, генеративные модели позволяют не только воспроизводить существующие движения, но и создавать новые, адаптированные к конкретным задачам и сценариям. Возможность контролировать процесс генерации, задавая различные параметры и ограничения, делает эти модели особенно ценными для приложений в виртуальной и дополненной реальности, анимации и робототехнике, где требуется гибкость и адаптивность движений.

Модуль управления движением с учетом частей (PMM) обрабатывает признаки движения <span class="katex-eq" data-katex-display="false">F^{\prime}_{m}</span> с помощью обучаемых запросов для частей <span class="katex-eq" data-katex-display="false">Q_{p}</span> посредством механизма внимания и трансформера, генерируя адаптивные модуляции <span class="katex-eq" data-katex-display="false">R</span>. — Модуль управления движением с учетом частей (PMM) обрабатывает признаки движения $F^{\prime}_{m}$ с помощью обучаемых запросов для частей $Q_{p}$ посредством механизма внимания и трансформера, генерируя адаптивные модуляции $R$ .

Диффузия как основа реалистичной анимации

Диффузионные модели представляют собой мощный класс генеративных моделей, основанных на постепенном добавлении шума к данным до тех пор, пока они не превратятся в случайный шум, а затем обучении обратного процесса — удаления шума для восстановления исходных данных. В контексте генерации 3D-движений человека, этот процесс позволяет создавать реалистичные и разнообразные последовательности движений. Модели обучаются на больших наборах данных, содержащих записи человеческих движений, и используют диффузионный процесс для изучения распределения вероятностей этих движений. Эффективность диффузионных моделей обусловлена их способностью моделировать сложные многомерные распределения, что критически важно для реалистичного представления человеческой кинематики и динамики.

Модели MDM и MotionDiffuse используют принципы диффузии для генерации реалистичных и разнообразных движений человека. В основе лежит процесс постепенного добавления шума к обучающим данным (движениям) до тех пор, пока они не превратятся в случайный шум, а затем — обратный процесс, в котором модель обучается удалять шум и восстанавливать исходные движения. Этот подход позволяет модели генерировать новые, ранее не виденные движения, сохраняя при этом их правдоподобие и разнообразие. В отличие от традиционных генеративных моделей, диффузионные модели не стремятся напрямую отобразить входные данные в выходные, а моделируют процесс диффузии, что обеспечивает более стабильное обучение и высокое качество генерируемых данных.

Для обучения моделей генерации движения, таких как MDM и MotionDiffuse, критически важны обширные наборы данных, в частности HumanML3D и BABEL. HumanML3D содержит данные захвата движений в формате 3D, синхронизированные с текстовыми описаниями, что позволяет модели научиться сопоставлять язык с соответствующими движениями. BABEL, в свою очередь, представляет собой крупномасштабный многоязычный набор данных движений человека, что расширяет возможности моделей в части понимания и генерации движений на основе текстовых запросов на различных языках. Объем и разнообразие данных в этих наборах напрямую влияют на качество, реалистичность и разнообразие генерируемых движений, обеспечивая модели необходимую информацию для обучения сложным взаимосвязям между текстом и кинематикой.

Модуль двунаправленного взаимодействия движений (BMI) обменивается информацией между текстовыми и кинематическими признаками (<span class="katex-eq" data-katex-display="false">F_{t}</span> и <span class="katex-eq" data-katex-display="false">F_{m}</span>) посредством двух механизмов двунаправленного кросс-внимания. — Модуль двунаправленного взаимодействия движений (BMI) обменивается информацией между текстовыми и кинематическими признаками ( $F_{t}$ и $F_{m}$ ) посредством двух механизмов двунаправленного кросс-внимания.

Точное управление: редактирование движения с высокой точностью

Редактирование движений на основе текстовых инструкций предоставляет пользователям возможность изменять существующие анимации посредством ввода команд на естественном языке. В отличие от традиционных методов, требующих ручного изменения ключевых кадров или сложных процедур захвата движения, данный подход позволяет вносить изменения, описывая желаемые корректировки в текстовой форме, например, «сделать движение более энергичным» или «изменить направление взгляда». Это обеспечивает беспрецедентный уровень контроля над процессом редактирования, позволяя пользователям быстро и интуитивно адаптировать анимацию к конкретным требованиям без необходимости специализированных навыков или программного обеспечения.

PartMotionEdit представляет собой новый подход к управлению движением, основанный на разделении человеческого тела на отдельные части и предсказании весов редактирования для каждой из них. Данная методика позволяет достичь более точного контроля над изменениями в анимации. В ходе тестирования на бенчмарке MotionFix, разработанный фреймворк продемонстрировал передовые результаты, превзойдя существующие аналоги по качеству редактирования и обеспечивая высокую степень соответствия измененных движений исходным данным.

В основе предложенного подхода лежат модули Part-aware Motion Modulation (PMM) и Part-level Similarity Curve Supervision (PSM), обеспечивающие реалистичность и связность редактируемых движений. PMM фокусируется на модуляции отдельных частей тела, позволяя точно контролировать изменения в каждой из них. PSM, в свою очередь, использует кривые схожести на уровне частей тела для обеспечения плавности и естественности редактирования. Эффективность данной комбинации подтверждена результатом R@1 в 73.96, достигнутым в ходе тестирования на бенчмарке MotionFix, что демонстрирует превосходство над существующими методами.

Сравнительный анализ показывает, что наш метод превосходит SimMotionEdit, особенно в тех случаях, где SimMotionEdit демонстрирует ограничения, отмеченные в таблице прямоугольниками и соответствующими цветами в запросе.

Уточнение процесса редактирования: к бесшовной интеграции

Интеграция методов, таких как адаптация поз на основе Гауссовских полей и уточнение фаз локального движения, значительно повышает реалистичность и качество отредактированных анимаций. Гауссовское подгоночное поле позволяет точно моделировать позу персонажа, учитывая естественные ограничения и физические свойства тела, что предотвращает неестественные искажения. Уточнение фаз локального движения, в свою очередь, позволяет детализировать и корректировать отдельные элементы движения, такие как жесты или повороты, без нарушения общей плавности и согласованности анимации. Такой подход обеспечивает не только визуальную достоверность, но и позволяет создавать более выразительные и убедительные движения, приближающиеся к реальным.

Разработанные методы позволяют осуществлять динамическое, локальное редактирование сложных движений путём их разложения на более управляемые фазы. Вместо обработки всего движения как единого целого, система способна изолировать и модифицировать отдельные его части, обеспечивая высокую точность и контроль. Такое фазовое разложение упрощает задачу редактирования, позволяя пользователям вносить изменения в конкретные моменты времени или участки движения, не затрагивая остальную часть. Это особенно важно при работе со сложными движениями, где даже незначительные корректировки могут привести к нежелательным артефактам или неестественным результатам. Возможность точечного вмешательства и декомпозиции движения открывает новые перспективы для создания реалистичных и плавных анимаций.

Внедрение алгоритмов оптимизации, таких как AdamW и моделей диффузионной вероятностной денойзинга (DDPM), существенно повышает стабильность и эффективность процесса редактирования движений. Результаты, полученные на бенчмарке MotionFix, демонстрируют значительные улучшения: средний балл AvgR составляет 1.92, M-Score равен -4.114, а показатели R@2 и R@3 достигают 85.83% и 90.21% соответственно. Такие количественные метрики подтверждают, что предложенные методы позволяют не только добиться более реалистичных и плавных движений, но и обеспечить надежность процесса редактирования, минимизируя нежелательные артефакты и искажения.

Исследование, представленное в данной работе, демонстрирует стремление к созданию систем, способных к адаптации и долговечности. PartMotionEdit, фокусируясь на детальном управлении 3D-движениями человека через текстовые инструкции, подчеркивает важность постепенных изменений и точной настройки. Как однажды заметил Линус Торвальдс: «Плохой дизайн — это когда ты не можешь понять, почему что-то работает». Эта фраза перекликается с подходом, реализованным в PartMotionEdit, где тщательная модуляция на уровне частей тела и семантическое выравнивание позволяют достичь высокой точности и когерентности движений, избегая грубых и неуклюжих решений. Система не стремится к мгновенному совершенству, а эволюционирует, подстраиваясь под заданные условия и обеспечивая устойчивость результата.

Что дальше?

Представленная работа, безусловно, демонстрирует продвижение в области управления трёхмерными движениями человека на основе текстовых запросов. Однако, как и любое улучшение, достигнутое в этой сфере, оно неизбежно столкнётся с законами времени. Иллюзия точного соответствия между текстом и движением, созданная PartMotionEdit, — лишь временный триумф над энтропией. Вопрос не в достижении совершенства, а в скорости его увядания.

Очевидным направлением дальнейших исследований представляется преодоление ограничений, связанных с обработкой сложных и неоднозначных текстовых инструкций. Успешное решение этой задачи потребует не просто улучшения алгоритмов семантического выравнивания, но и более глубокого понимания того, как люди интерпретируют и воплощают язык тела. Откат к менее реалистичным движениям — это не провал, а закономерное путешествие назад по стрелке времени, напоминающее о хрупкости любой созданной модели.

Не менее важным представляется расширение области применения данного подхода за пределы изолированных движений человека. Создание правдоподобных взаимодействий между несколькими агентами, учитывающих контекст и намерение каждого из них, — задача, требующая принципиально новых решений. В конечном счёте, любая система стареет, и ценность PartMotionEdit будет определяться не её текущей производительностью, а способностью адаптироваться к изменяющимся требованиям времени.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.24200.pdf

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

Смотрите также:

2026-01-04 04:58