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基于扩散的自回归运动模型DART：实时文本驱动的运动控制
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于扩散模型的文本驱动运动生成框架MotionDiffuse，能够生成复杂的人类运动。该模型通过优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM）和细粒度控制方法，在多个数据集上表现优越，尤其在处理复杂文本描述时。此外，研究提出了基于马尔可夫决策过程的算法InstructMotion，优化了文本与动作的对齐，提升了生成效果。
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关键要点
- MotionDiffuse是一种基于扩散模型的文本驱动运动生成框架，能够有效生成复杂的人类运动。
- 优先级中心的运动分散扩散模型（M2DM）利用基于Transformer的VQ-VAE生成简洁的动作表示，提升了生成效果。
- 通过细粒度控制方法，结合语言结构辅助模块和上下文感知渐进推理模块，生成高质量的人体动作序列。
- 提出的分层语义图方法实现了对人体运动生成的细粒度控制，优化了文本到运动的扩散过程。
- 基于马尔可夫决策过程的算法InstructMotion优化了文本与动作的对齐，提升了生成效果。
- 使用时间轴控制的文本驱动动作合成方法，能够精确定义动作的持续时间，生成真实的动作序列。
- 基于去噪扩散模型的场景感知运动生成方法，利用增强数据微调模型，产生逼真多样的人-场景互动。
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延伸问答
MotionDiffuse模型的主要功能是什么？
MotionDiffuse是一种基于扩散模型的文本驱动运动生成框架，能够有效生成复杂的人类运动。
M2DM模型如何提升动作生成效果？
M2DM模型利用基于Transformer的VQ-VAE生成简洁的动作表示，并通过全局自注意机制和正则化项来抵消代码坍塌。
如何实现对人体运动生成的细粒度控制？
通过分层语义图方法，将运动描述分解为三个层次的语义图，从整体到局部进行细粒度控制。
InstructMotion算法的主要优势是什么？
InstructMotion算法通过优化奖励设计，实现了全局语义级别的文本与动作对齐，提升了对新提示的泛化能力。
如何通过时间轴控制生成真实的动作序列？
使用时间轴控制的文本驱动动作合成方法，可以精确定义动作的持续时间，从而生成真实的动作序列。
去噪扩散模型在运动生成中的应用是什么？
去噪扩散模型用于文本控制的场景感知运动生成，通过增强数据微调模型，产生逼真多样的人-场景互动。
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