Presentiamo il Modello di Diffusione in Movimento Stilizzato

Presentiamo un nuovo modello per creare movimenti stilizzati chiamato Stylized Motion Diffusion Model. Questo modello genera movimenti stilizzati basati su descrizioni testuali e sequenze di movimento stilizzate. I metodi esistenti creano movimenti per contenuti diversi o trasferiscono Stili tra sequenze. Il nostro modello può generare rapidamente una vasta gamma di movimenti che riflettono sia il Contenuto che lo stile desiderato.

#Descrizione del Modello

Lo Stylized Motion Diffusion Model adatta un modello pre-addestrato per creare movimenti stilizzati. Utilizza una sequenza di movimento di riferimento per garantire che il movimento generato corrisponda allo stile desiderato. Inoltre, è incluso un adattatore leggero per mantenere il realismo seguendo lo stile.

Attraverso test su varie applicazioni, il nostro modello mostra prestazioni migliorate nella generazione di movimenti stilizzati rispetto ai metodi esistenti.

#Problema della Generazione del Movimento

L'obiettivo del modello è creare movimenti stilizzati da un testo di contenuto e una sequenza di movimento stilizzato. Il movimento umano può essere descritto da due componenti principali: contenuto e stile.

• Contenuto si riferisce al tipo di movimento, come camminare o salutare.
• Stile riflette tratti personali, come essere allegri o arrabbiati.

Tradizionalmente, il movimento stilizzato si ottiene catturando i movimenti degli attori, che possono richiedere molto tempo e lavoro. Pertanto, i ricercatori hanno cercato metodi automatici per semplificare questo processo.

Il trasferimento di stile del movimento è un metodo comune usato per creare movimenti stilizzati. Questo comporta il trasferimento dello stile da una sequenza di movimento a un'altra. Tuttavia, quando molti movimenti devono essere stilizzati, può risultare inefficiente. Questo perché richiede di raccogliere numerose sequenze di movimento e applicare il trasferimento di stile a ciascuna singolarmente. Inoltre, trovare sequenze di movimento adatte può essere difficile, poiché alcune potrebbero dover essere create prima.

Recenti sviluppi hanno portato a risultati impressionanti nella generazione di movimenti umani utilizzando modelli di diffusione. Tuttavia, la maggior parte si concentra sulla generazione di movimenti basati esclusivamente su richieste testuali, trascurando l'aspetto stilistico. Combinare questi due approcci rappresenta un modo pratico per affrontare il problema della generazione di movimento stilizzato.

#Caratteristiche del Modello Proposto

Descriviamo il nostro Stylized Motion Diffusion Model, che modifica un modello pre-addestrato di testo-in-movimento per consentire la generazione di movimenti stilizzati. Il nostro modello si basa su un modello di diffusione del movimento già stabilito noto per la sua capacità di produrre contenuti di movimento vari. Può gestire diversi stili di movimento basati sulle sequenze di movimento stilizzato di riferimento.

Il modello incorpora un componente di modulazione dello stile, che consiste in due moduli: un adattatore di stile e un modulo di guida dello stile.

• Adattatore di Stile: Questo componente predice caratteristiche basate sulla sequenza di movimento stilizzato di riferimento. Integra condizioni di stile nella generazione per garantire il realismo.

• Guida allo Stile: Progettata per indirizzare il movimento generato verso lo stile desiderato, questa guida assicura che il movimento rifletta sia il contenuto che lo stile.

Entrambi i componenti lavorano insieme per produrre movimenti stilizzati di alta qualità. Sono ottimizzati insieme, il che aiuta ad evitare errori comuni visti in altri sistemi.

Il nostro metodo consente anche di generare movimenti stilizzati basati su sequenze di movimento esistenti. Così, il trasferimento di stile può essere usato come applicazione secondaria.

#Validazione Sperimentale

Test su diversi dataset dimostrano che il nostro modello supera altri modelli nella generazione di movimenti stilizzati. Preserva efficacemente il contenuto dal testo originale mentre riflette lo stile desiderato, raggiungendo prestazioni elevate senza la necessità di ottimizzazione per ogni stile specifico.

#Ricerca Correlata

Generazione di movimento umano ha attirato attenzione negli ultimi anni. Molti approcci hanno utilizzato modelli di diffusione per questo scopo. Questi modelli hanno facilitato la generazione di alta qualità e una condizionamento flessibile.

Sebbene alcuni studi esistenti si siano concentrati sulla generazione di stile di movimento, le limitazioni spesso derivano dalla loro dipendenza da dataset ristretti per contenuto di movimento e stile. Il nostro lavoro si basa su un modello di diffusione del movimento pre-addestrato ed espande le sue capacità per apprendere stili diversi supportando una vasta gamma di contenuto di movimento.

#Trasferimento di Stile del Movimento

Il trasferimento di stile del movimento ha anche fatto progressi attraverso varie tecnologie avanzate. I metodi precedenti affrontavano sfide, come la necessità di dataset di movimento abbinati. Recenti progressi hanno introdotto reti neurali che possono districare gli stili di movimento dal contenuto, consentendo la loro ricombinazione.

Tuttavia, molti metodi esistenti si basano su dataset limitati di contenuto di movimento, il che ne limita l'applicazione. Il nostro modello affronta questo utilizzando un modello pre-addestrato di testo-in-movimento, consentendo una generazione di movimento diversificata.

#Come Funziona il Modello

Il nostro modello genera movimenti umani stilizzati da descrizioni di contenuto e una sequenza di movimento stilizzato. Durante il passaggio di denoising, combina gli input di contenuto e stile per creare una sequenza di movimento che soddisfi entrambi i criteri.

#Processo di Denoising

Utilizziamo un metodo di denoising in cui ogni passaggio affina il movimento generato. Il processo inizia con rumore gaussiano e viene trasformato gradualmente attraverso più iterazioni fino a ottenere una sequenza di movimento pulita che rappresenta sia il contenuto che gli input stilizzati.

#Dettagli dell'Adattatore di Stile

L'adattatore di stile si collega al modello di diffusione del movimento. Predice caratteristiche basate sulla sequenza di movimento stilizzato di riferimento. Man mano che l'addestramento procede, l'adattatore di stile impara ad applicare correzioni di stile al modello di diffusione del movimento, assicurando che il movimento di output si allinei con lo stile desiderato.

#Meccanismi di Guida

Utilizziamo due tipi di guida per migliorare il processo di stilizzazione:

• Guida Senza Classificatore: Questa guida assicura che il modello catturi le caratteristiche necessarie da entrambi gli input di contenuto e stile durante il processo di generazione.

• Guida Basata su Classificatore: Questa forma di guida fornisce ulteriore precisione nell'indirizzare il movimento generato verso lo stile previsto quantificando la differenza tra l'output generato e il riferimento di stile in uno spazio di embedding.

Questi meccanismi di guida lavorano insieme, assicurando che il movimento generato soddisfi più vincoli mantenendo il realismo.

#Processo di Allenamento e Funzioni di Perdita

L'addestramento comporta l'aggiustamento del modello per apprendere dai dati di stile e contenuto. Utilizziamo funzioni di perdita specifiche per garantire la preservazione del contenuto mentre apprendiamo stili di movimento diversi. Quando ottimizziamo il modello, calcoliamo le perdite di preservazione per evitare il "dimenticato del contenuto," che può verificarsi quando ci si concentra solo sullo stile.

#Valutazione delle Prestazioni

Valutiamo il nostro modello rispetto a benchmark stabiliti, misurando la preservazione del contenuto, il riflesso dello stile e il realismo. Le metriche di valutazione forniscono informazioni su come il nostro modello si comporta in diverse dimensioni rispetto ai metodi base.

#Studi Utente

Data la natura soggettiva della stilizzazione, conduciamo studi utente per raccogliere feedback sui movimenti generati. I partecipanti confrontano clip generate dal nostro modello e da altri metodi, valutandole in base a realismo, riflesso dello stile e preservazione del contenuto.

#Studi di Ablazione

Per validare l'efficacia del nostro modello, conduciamo studi di ablazione, esaminando l'impatto di vari componenti del nostro framework. Modificando le funzioni di perdita e i meccanismi di guida, raccogliamo dati quantitativi sulle prestazioni, confermando l'importanza di ciascuna parte per raggiungere una stilizzazione di alta qualità.

#Limitazioni e Lavori Futuri

Pur dimostrando forti prestazioni, alcune limitazioni rimangono. La dipendenza da un modello pre-addestrato può influenzare il realismo, e potremmo incontrare problemi come lo scivolamento dei piedi nei movimenti generati. I futuri lavori potrebbero concentrarsi sull'integrazione di metodi per migliorare il realismo o ridurre il tempo computazionale necessario per la guida della classificazione.

#Conclusione

Lo Stylized Motion Diffusion Model offre un metodo promettente per generare movimenti umani stilizzati e realistici da descrizioni testuali e sequenze di stile. Grazie a un design innovativo, una valutazione completa e feedback degli utenti, il nostro approccio stabilisce un nuovo standard nella generazione di movimento. I futuri miglioramenti continueranno a migliorare sia la qualità che l'efficienza nella creazione di movimenti stilizzati.