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MoGenTS：基于时空联合建模的动作生成
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原文中文，约1400字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文综述了人体运动生成领域的研究进展，探讨了基于文本、音频和场景条件的多种生成模型及方法，展示了不同模型的有效性和实际应用潜力，并提出了未来研究方向。
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关键要点
- 研究逆向行动识别问题，采用Lie Algebra理论和时序变分自编码器生成3D人体运动序列，保持多样性，实验评估证明有效性。
- 提出基于稀疏表面标记预测人体运动的方法，使用MOJO模型生成高频成分的动画，SMPL-X模型保证解决方案符合真实形态。
- 通过单眼RGB视频训练具有物理可行性的人体运动生成模型，实现物理约束和接触关系优化，运动合成质量更高。
- 探讨从文本生成3D全身运动，提出运动令牌的使用方法，结合神经机器翻译模型，实验数据表明方法优越性。
- 提出基于PoseGPT的自回归变换器方法，集中于长程信号预测，获得多个数据集上的最先进结果。
- 研究基于VQ-VAE和GPT的人体运动生成的条件生成框架，采用简单的损坏策略缓解训练-测试偏差，表现优于竞争方法。
- 综述人体运动生成领域，介绍背景和三个主流子任务的代表方法，概述常见数据集和评估指标，讨论未来研究方向。
- 通过量化身体部位运动，利用预训练模型将多模态信号转换为共享潜在空间，形成完整序列，强调广泛应用潜力。
- 引入Holistic-Motion2D数据库和Tender方法，展示二维动作数据在生成多样、真实人类动作方面的有效性。
- 针对文本提示生成类人动画中的面部表情和手部动作缺失问题，提出两阶段方法T2M-X，显著提高生成运动的一致性和质量。
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延伸问答
MoGenTS的主要研究方向是什么？
MoGenTS主要研究人体运动生成，探讨基于文本、音频和场景条件的生成模型及方法。
如何通过文本生成3D全身运动？
通过运动令牌的使用方法，结合神经机器翻译模型，可以从文本生成3D全身运动。
MoGenTS中使用了哪些模型来生成人体运动？
使用了Lie Algebra理论、时序变分自编码器、MOJO模型和SMPL-X模型等多种模型。
该研究如何提高运动合成的质量？
通过物理约束和接触关系优化，结合单眼RGB视频训练，提升运动合成的质量和多样性。
MoGenTS的未来研究方向是什么？
未来研究方向包括解决尚未解决的挑战，探索新的生成模型和方法。
如何解决文本提示生成动画中的面部表情和手部动作缺失问题？
提出了两阶段的方法T2M-X，通过学习表现性文本到动作生成来解决该问题。
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