Einführung von Motion Avatar: Ein neuer Ansatz für dynamische 3D-Charaktere

In letzter Zeit haben viele Leute Interesse daran gezeigt, dreidimensionale (3D) Avatare und Bewegungen zu erstellen. Diese Avatare haben viele Anwendungen, wie zum Beispiel in Filmen, Videospielen, virtueller Realität und sogar in der Interaktion von Robotern mit Menschen. Allerdings konzentrieren sich die meisten aktuellen Methoden entweder auf die Erstellung des Avatars allein oder auf die Bewegungen separat, was es schwierig macht, beide Aspekte effektiv zu kombinieren. Ausserdem, während die meisten Systeme Avatare für Menschen generieren, ist es schwer, ähnliche Technologien für Tiere zu entwickeln, da es an Daten und geeigneten Methoden mangelt. In unserer Studie stellen wir einen neuen Ansatz namens Motion Avatar vor, der dabei hilft, automatisch anpassbare menschliche und tierische Avatare mit Bewegungen basierend auf Textbeschreibungen zu generieren. Dieses Papier hebt drei wesentliche Beiträge hervor, um diese Herausforderungen anzugehen.

#Hauptbeiträge

#1. Motion Avatar Ansatz

Wir haben den Motion Avatar vorgeschlagen, eine neue Methode, die einen agentenbasierten Ansatz verwendet, um hochwertige, anpassbare menschliche und tierische Avatare mit Bewegungen nur anhand von Textabfragen zu erstellen. Dieser Fortschritt stellt einen bedeutenden Schritt nach vorne dar, um dynamische 3D-Charaktere zu schaffen, und ermöglicht es den Nutzern, lebensechte Charaktere mit realistischen Bewegungen zu erstellen, die an ihre Bedürfnisse angepasst sind.

#2. LLM-Planer

Der zweite Beitrag ist die Einführung eines LLM (Large Language Model) Planers, der sowohl die Bewegungs- als auch die Avatar-Generierung koordiniert. Anstatt Planung als eine starre Aufgabe zu behandeln, ermöglicht dieser Planer einen flexibleren Frage-und-Antwort-Stil, was es einfacher macht, die gewünschten Avatare und Bewegungen zu erhalten.

#3. Tierbewegungs-Datensatz

Schliesslich haben wir einen Datensatz namens Zoo-300K eingeführt, der etwa 300.000 Text-Bewegung-Paare aus 65 verschiedenen Tierkategorien enthält. Dieser Datensatz zielt darauf ab, die Lücke im Trainingsdatenbestand für Tierbewegungen zu schliessen und bietet eine wertvolle Ressource für Forscher, die in diesem Bereich arbeiten.

#Überblick über Motion Avatar

Motion Avatar verwendet eine LLM-agentenbasierte Methode, um Benutzeranfragen zu verwalten und spezifische Aufforderungen zu erstellen. Diese Aufforderungen helfen bei der Generierung von Bewegungssequenzen und der Erstellung von 3D-Maschen. Die Bewegungsgenerierung erfolgt schrittweise, während die Maschengenerierung einem Rahmen folgt, der Bilder in 3D-Modelle umwandelt. Danach durchläuft die erstellte Masche einen automatischen Rigging-Prozess, der es ermöglicht, Bewegungen auf die geriggte Masche anzuwenden.

#Bedeutung dynamischer 3D-Avatare

Das Erstellen dynamischer 3D-Avatare ist für viele Bereiche, einschliesslich Robotik, Gaming und Multimedia, von grosser Bedeutung. Das Ziel, hochwertige animierte Avatare zu schaffen, ist etwas, nach dem viele in der 3D-Computer-Vision-Community streben. Dabei geht es nicht nur darum, wie die Avatare aussehen, sondern auch darum, wie sie funktionieren und einfach zu verwenden sind.

Traditionelle Methoden nehmen oft Informationen aus Videos und analysieren sie, um dynamische Avatare zu erstellen. Andere Methoden kombinieren 3D-Wiederaufbau mit Videotechniken, um 3D-Maschen zu animieren. Allerdings stehen diese Methoden häufig vor Problemen wie schlechtem Bewegungssteuerung oder Inkonsistenzen, wenn sie aus verschiedenen Blickwinkeln betrachtet werden. Diese Probleme machen es schwierig, dynamische Avatare in realen Szenarien effektiv zu nutzen.

#Aktueller Fortschritt

Jüngste Fortschritte bei der Generierung von Bewegungen aus Text mit verschiedenen Modellen haben grosses Potenzial gezeigt. Diese Verbesserungen haben es einfacher gemacht, Bewegungssequenzen direkt aus schriftlichen Beschreibungen zu generieren und einen neuen Ansatz zur Avatar-Generierung gebracht. Gleichzeitig waren die Fortschritte im Wiederaufbau und in der Erstellung von 3D-Maschen ebenfalls erheblich. Trotz dieses Fortschritts konzentrieren sich die meisten Bemühungen immer noch darauf, entweder den Avatar oder die Bewegung unabhängig zu erstellen, und eine erfolgreiche Integration bleibt eine Herausforderung.

#Herausforderungen mit Tieren

Während viele Techniken darauf abzielen, Avatare und Bewegungen für Menschen zu erstellen, ist es ziemlich schwierig, diese auf Tiere anzupassen. Diese Schwierigkeit ergibt sich oft daraus, dass nicht genügend Trainingsdaten verfügbar sind und die bestehenden Methoden begrenzt sind. Um diese Technologien effektiv auf tierische Charaktere auszudehnen, benötigen wir neue Methoden und ein tieferes Verständnis des Verhaltens von Tieren.

#Unser Ansatz zur Bewältigung der Herausforderungen

Um diese Probleme anzugehen, skizziert unsere Forschung die folgenden drei Hauptbeiträge:

#1. Motion Avatar

Wie bereits erwähnt, haben wir Motion Avatar eingeführt. Dieser Ansatz ermöglicht es den Nutzern, anpassbare menschliche und tierische Avatare mit dynamischen Bewegungen allein auf Grundlage ihrer Texteingaben zu erstellen. Diese Innovation bietet eine verbesserte Methode zur Generierung von 3D-Charakteren und ermöglicht mehr Flexibilität und Personalisierung.

#2. LLM-Planer

Unser LLM-Planer hilft, den Prozess der Generierung von sowohl Avataren als auch Bewegungen zu verwalten. Er verwendet einen flexiblen Ansatz, der sich an zukünftige Aufgaben im Zusammenhang mit der Erstellung dynamischer Avatare anpasst, sodass er im Laufe der Zeit ein breiteres Publikum bedienen kann.

#3. Tierbewegungs-Datensatz - Zoo-300K

Der Zoo-300K-Datensatz stellt einen wichtigen Teil unserer Studie dar. Er enthält etwa 300.000 Paare von Textbeschreibungen und entsprechenden Bewegungsdaten aus 65 Tierkategorien. Dieser umfassende Datensatz kann verwendet werden, um Modelle zu trainieren, die Tiere besser verstehen und Bewegungen generieren.

#Verwandte Arbeiten

#Bewegungsgenierung aus Text

Die Erstellung von Bewegungen ist im Bereich der Computer Vision entscheidend, mit verschiedenen Anwendungen, die von Videoanimation bis zu Robotersteuerung reichen. Eine bekannte Methode in diesem Bereich heisst Text-to-Motion-Generierung, die Textbeschreibungen mit Bewegungsdaten in einem gemeinsamen Raum verbindet. Viel Forschung hat sich auf die Generierung menschlicher Bewegungen konzentriert.

Einige Methoden, wie MotionCLIP, nutzen fortschrittliche Modelle, um Bewegungssequenzen zu rekonstruieren und sicherzustellen, dass sie mit den entsprechenden Textlabels übereinstimmen. Andere, wie MotionDiffuse, haben neue Rahmenbedingungen eingeführt, die Diffusionsmodelle verwenden, um Bewegungen basierend auf Text zu generieren und vielversprechende Ergebnisse zeigen.

Die Generierung von Tierbewegungen bleibt jedoch herausfordernder aufgrund begrenzter Daten und inkonsistenter Darstellungen. Einige aktuelle Anstrengungen, wie OmniMotionGPT, zielen darauf ab, realistische Tierbewegungen aus Textbeschreibungen zu erstellen und zeigen Verbesserungen im Vergleich zu traditionellen Methoden.

#Avatar-Generierung

Frühere Forschungen zur Erstellung von 3D-Avataren liessen sich oft von Techniken inspirieren, die 2D-Bilder basierend auf Text generieren. Viele dieser Methoden trainierten entweder Modelle basierend auf Textbeschreibungen oder verwendeten einen schrittweisen Prozess zur Erstellung detaillierter 3D-Avatare. Einige bemerkenswerte Beiträge haben beeindruckende Ergebnisse bei der Generierung von 3D-Avataren aus Text gezeigt, ohne dass direkte 3D-Unterstützung erforderlich ist.

#LLM-Agenten

Jüngste Fortschritte bei der Verwendung von LLM-Agenten haben deren Fähigkeit gezeigt, menschliches Denken nachzuahmen. Studien haben Agenten eingeführt, die autonom planen und an sozialen Aktivitäten teilnehmen, was einen bedeutenden Fortschritt in Richtung intelligenter Systeme darstellt.

#Zoo-300K und ZooGen-Datensatz-Erstellung

Eine grosse Herausforderung bei der Erstellung realistischer Tierbewegungen ist der Mangel an Daten, die sowohl Tierbewegungen als auch Textbeschreibungen enthalten. Während es viele Datensätze für menschliche Bewegungen gibt, sind die für Tiere extrem begrenzt.

Um dies anzugehen, haben wir den Zoo-300K-Datensatz erstellt, der aus etwa 300.000 Paaren von Textbeschreibungen und entsprechenden Tierbewegungen besteht, die verschiedene Tierkategorien abdecken. Der Aufbau des Datensatzes wurde durch ZooGen erleichtert, eine Pipeline, die zur Erstellung solcher textgesteuerten Datensätze entwickelt wurde.

#Pipeline-Prozess

Die ZooGen-Pipeline besteht aus mehreren Schritten. Zunächst verwendeten wir bestehende Tierbewegungen aus einem von Menschen kuratierten Datensatz. Für jede Bewegung trainierten wir spezifische Modelle, um die Bewegungen zu verbessern und zu modifizieren. Danach setzten wir fortschrittliche Sprachmodelle ein, um die Bewegungen detailliert zu beschreiben. Schliesslich wurden menschliche Überprüfungen durchgeführt, um die Qualität der Beschreibungen im Zoo-300K-Datensatz sicherzustellen.

#Menschbewegungs-Datensatz

Für menschliche Bewegungen beruhten wir auf dem HumanML3D-Datensatz, der eine vielfältige Sammlung von über 14.000 Bewegungsinstanzen enthält, die mit beschreibendem Text verknüpft sind. Dieser Datensatz deckt eine breite Palette von Aktionen wie Tanzen, Sport treiben und mehr ab und bietet eine gute Grundlage zur Bewertung der Generierung menschlicher Bewegungen.

#Avatar QA-Datensatz

Um unseren LLM-Planer zu verbessern, haben wir den Avatar QA-Datensatz entwickelt, der es ermöglicht, den Planer zu testen und zu optimieren. Dieser Datensatz enthält mehrere Beispiele für Eingabebefehle und deren entsprechende Ausgaben, um zu beurteilen, wie gut der Planer unterschiedliche Tierbewegungen und -kategorien basierend auf natürlichen Sprachbeschreibungen erkennen kann.

#LLM-Planer-Design

Das Hauptziel des LLM-Planers ist es, nützliche Informationen aus Benutzeraufforderungen einfach zu extrahieren. Wir richteten den Planer mit einem spezifischen Rahmen ein, um sicherzustellen, dass er die Bedürfnisse der Avatarbewegungs-Generierung erfüllt. Durch das Training dieses Planers durch Instruction Tuning haben wir ihn angepasst, um verschiedene Bewegungen und Avatartypen besser zu identifizieren, die von Benutzern angefordert werden.

Dieser Planer kann die benötigten Aufforderungen für die Bewegungs- und Avatarerstellung generieren und den gesamten Prozess optimieren. Wir glauben, dass der LLM-Planer seine Fähigkeit verbessern wird, Hauptthemen in Benutzerdialogen zu erkennen, was eine vielseitigere Animationsschaffung in der Zukunft ermöglicht.

#Bewegungsgenerierungsprozess

Die Bewegungsgenerierung für Avatare beinhaltet einen zweistufigen Trainingsprozess. Der erste Schritt umfasst das Komprimieren der Bewegungssequenzen in ein einfacheres Format, das dann zurück decodiert werden kann, um die Bewegung für die Rekonstruktion zu erzeugen.

In der zweiten Phase trainieren wir gleichzeitig verschiedene Modelle, die die erwarteten Bewegungen basierend auf den gegebenen Beschreibungen vorhersagen und nachbilden können. Dies ermöglicht es unserem System, Bewegungen in Echtzeit genau aus Texteingaben zu generieren.

#Avatar-Maschenerstellung

Für die Erstellung von Avatar-Maschen mussten wir mit einer 2D-Darstellung des Avatars beginnen. Um dies zu erreichen, verwendeten wir einen Designrahmen, der hilft, 2D-Bilder in 3D-Modelle umzuwandeln. Dieser Prozess umfasst mehrere Phasen, einschliesslich der Erstellung einer 3D-Darstellung basierend auf dem 2D-Design, die dann verwendet wird, um eine voll funktionsfähige Masche zu erstellen.

Sobald die Masche erstellt ist, wenden wir Methoden an, um sie richtig zu riggen. Rigging ist wichtig, da es ermöglicht, die zuvor definierten Bewegungen effizient auf die Masche zu übertragen und sicherzustellen, dass der Avatar sich wie beabsichtigt bewegen kann.

#Evaluierung des LLM-Planers

Wir haben die Leistung des LLM-Planers gründlich bewertet, indem wir ihn mit bestehenden Modellen verglichen haben. Diese Bewertung war entscheidend, um zu verstehen, wie gut der Planer verschiedene Bewegungstypen und Avatarkategorien basierend auf Benutzereingaben identifizieren konnte. Unsere Ergebnisse zeigten vielversprechende Ergebnisse, was darauf hindeutet, dass der Planer effektiv in der Koordination verschiedener Aufgaben im Zusammenhang mit der dynamischen Avatar-Generierung arbeitet.

#Evaluierung der Bewegungsgenerierung

Da bereits eine erhebliche Evaluierung der menschlichen Bewegungsgenerierung stattgefunden hat, verlagerten wir unsere Aufmerksamkeit auf tierische Bewegungen. Wir planten, sowohl quantitative Bewertungen als auch qualitative Prüfungen durchzuführen, um die Effektivität unseres Modells sicherzustellen. Diese Bewertung würde veranschaulichen, wie gut unser System realistische Tierbewegungen basierend auf Textbedingungen generieren kann.

#Evaluierung der Avatar-Generierung

Wir haben auch die Prozesse untersucht, die an der Erstellung von 3D-Avataren unter Verwendung der Charakterkategorien aus dem Zoo-300K-Datensatz beteiligt sind. Unsere Tests zeigten, dass unsere Methode hochwertige und detaillierte 3D-Avatare generieren konnte, was ihr Potenzial für praktische Animationsanwendungen unter Beweis stellt.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unsere Studie die anhaltenden Herausforderungen bei der Erstellung dynamischer 3D-Avatare angeht. Wir haben unsere Motion Avatar-Methode vorgestellt, die den Prozess der Generierung anpassbarer menschlicher und tierischer Avatare mit Bewegungen basierend auf Text optimiert. Darüber hinaus verbessert unser LLM-Planer die Koordination zwischen Bewegungs- und Avatar-Generierung und erweitert den Anwendungsbereich. Durch die Erstellung des Zoo-300K-Datensatzes bieten wir auch wertvolle Ressourcen, um Forscher in diesem Bereich zu unterstützen. Unsere Innovationen zielen darauf ab, die Grenzen der dynamischen Avatar-Generierung in verschiedenen Bereichen neu zu definieren.

#Benutzerstudie

Um die Effektivität unserer Motion Avatar-Generierung zu bewerten, haben wir eine umfassende Benutzerstudie durchgeführt. Diese Studie sollte die Anwendbarkeit in der realen Welt sowohl durch qualitative als auch quantitative Methoden bewerten. Wir präsentierten den Teilnehmern vier einzigartige Bewegungs-Videos, die mit Motion Avatar basierend auf verschiedenen Eingabeaufforderungen erstellt wurden.

Die Teilnehmer bewerteten die Videos hinsichtlich mehrerer Aspekte, einschliesslich Bewegungsgenauigkeit, Maschenqualität, Integration von Bewegung und Avatar sowie ihrem emotionalen Engagement mit den Animationen.

#Wichtige Bewertungsaspekte

1. Bewegungsgenauigkeit: Die Teilnehmer bewerteten, wie natürlich und genau die Bewegungen erschienen. Die meisten bewerteten sie hoch, was auf eine starke Ähnlichkeit mit realen Bewegungen hinweist.

2. Maschenqualität: Die visuelle Anziehungskraft und Detailgenauigkeit der Avatare wurden beurteilt, wobei hohe Punktzahlen die beeindruckende Qualität der generierten Modelle widerspiegelten.

3. Integration von Bewegung und Masche: Die Teilnehmer suchten nach einer nahtlosen Integration zwischen der Bewegung und der Masche, die positives Feedback für die Verbesserung des Realismus erhielt.

4. Benutzerengagement: Schliesslich äusserten die Teilnehmer, wie ansprechend sie die Animationen fanden, wobei viele ihre Erfahrung positiv bewerteten.

Die Ergebnisse deuteten darauf hin, dass ein grosser Prozentsatz der Teilnehmer glaubte, die Animationen könnten in realen Anwendungen ohne wesentliche Änderungen verwendet werden. Dieses Feedback hebt die hohe Qualität und Benutzerfreundlichkeit der von Motion Avatar produzierten Animationen hervor und bestätigt ihr Potenzial für eine breite Anwendung in verschiedenen Kontexten.