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Avanços na Geração de Movimento Humano Baseada em Texto

Novos métodos melhoram o realismo e a diversidade nos movimentos humanos 3D a partir de texto.

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Índice

Nos últimos anos, criar Movimentos humanos em 3D baseados em descrições escritas tem chamado bastante Atenção. O objetivo é produzir movimentos que pareçam reais, sejam variados e se alinhem direitinho com o que o texto descreve. O movimento humano é complicado por natureza, mudando ao longo do tempo e do espaço. Essa complexidade torna difícil conectar as palavras escritas com os movimentos reais. Apesar dos desafios, os pesquisadores estão determinados a melhorar como gerar movimentos humanos a partir de texto.

O Problema

A geração de movimentos a partir de texto envolve pegar uma descrição em palavras e transformá-la em movimentos parecidos com os humanos. Os dois principais desafios são:

  1. O movimento humano é de alta dimensão, o que significa que tem muitos dados que podem mudar de maneiras complexas. Isso dificulta a criação direta de movimentos a partir do texto.
  2. Existem conexões sutis entre palavras específicas e certos movimentos, além de um significado geral nas frases que se relaciona com toda a sequência de movimento. Encontrar uma maneira de navegar nessa relação ainda é um problema urgente.

Soluções Até Agora

Alguns pesquisadores tentaram vários métodos. Alguns geram movimento diretamente do texto usando modelos. Outros trabalham em simplificar os dados de movimento usando técnicas para representá-los com menos dimensões. Enquanto abordagens passadas costumavam focar apenas em um aspecto da relação palavra-movimento, ficou claro que uma abordagem mais abrangente é necessária, levando em conta tanto as conexões locais (vínculos específicos entre palavra e movimento) quanto as globais (significados gerais).

Abordagem Proposta

Para lidar com esses desafios, uma nova metodologia é sugerida, que adota um processo em duas etapas e utiliza várias técnicas de atenção para alinhar melhor as palavras escritas com o movimento.

Etapa 1: Embedding de Movimento

A primeira etapa foca em dividir o corpo humano em partes para capturar melhor os movimentos. Tratando o corpo como se fossem seções separadas, cada uma com seu próprio conjunto de movimentos, a abordagem consegue extrair características importantes. Um modelo especial ajuda a olhar para essas partes separadas e criar uma representação geral do movimento que é mais fácil de trabalhar.

Etapa 2: Aprendendo a Conexão Palavra-Movimento

Uma vez que a representação do movimento é criada, a próxima etapa envolve conectar o texto com o movimento. É aqui que o modelo observa palavras individuais e seus significados, além de como se relacionam com a ação total. Para isso, é utilizado um sistema de atenção em duas camadas.

  • Atenção Local: Isso foca nas palavras individuais e seus vínculos específicos com sub-Sequências de movimento.
  • Atenção Global: Isso dá um passo para trás para ver como a frase inteira se relaciona com toda a sequência de movimento.

Essa abordagem de dupla atenção ajuda o sistema a gerar movimentos que não só refletem as palavras, mas também mantêm um fluxo e coerência.

Experimentos

Testes extensivos foram realizados usando conjuntos de dados populares que já têm Textos emparelhados com movimentos. Os resultados mostraram que essa nova metodologia superou os esforços anteriores em aspectos qualitativos e quantitativos. Os movimentos gerados se alinharam melhor com o texto do que os de modelos mais antigos.

Qualidade do Movimento

Uma das principais vantagens da nova abordagem é sua capacidade de criar movimentos que são diversos e realistas. Focando nos vínculos entre palavras e movimentos, o método garante que palavras específicas ativem movimentos específicos. Isso leva a resultados que são mais sensíveis às nuances do texto, permitindo uma representação de movimento mais precisa.

Aplicações

A capacidade de gerar movimento humano a partir de texto tem várias aplicações práticas em diferentes áreas:

  • Produção de Animação: Animadores podem criar movimentos naturais que combinam com as histórias dos roteiros.
  • Realidade Virtual: Usuários poderiam interagir com personagens realistas em ambientes virtuais, levando a experiências mais imersivas.
  • Jogos: Desenvolvedores de jogos podem criar movimentos dinâmicos de personagens que seguem a narrativa descrita pelos diálogos do jogo.
  • Interação Humano-Robô: Robôs poderiam aprender a imitar movimentos humanos baseados em comandos verbais, tornando-os mais eficazes em situações de trabalho em equipe.

Desafios à Frente

Embora a nova metodologia tenha mostrado resultados promissores, existem algumas limitações.

  1. Diversidade com Textos Longos: Quando lidamos com descrições longas, pode haver menos sequências de movimento disponíveis para escolher. Isso pode resultar em movimentos gerados sendo bem parecidos, em vez de variados.

  2. Geração Fina: Se uma palavra em um determinado texto não tiver um movimento correspondente nos dados de treinamento, o modelo pode ter dificuldade para criar movimentos apropriados.

  3. Texto Fora da Distribuição: Quando confrontado com texto que não se encaixa nos exemplos de treinamento, o modelo pode não gerar resultados significativos.

Conclusão

A capacidade de traduzir texto em movimento humano é um campo em desenvolvimento, e a proposta da metodologia multi-perspectiva representa um avanço significativo. Dividindo o corpo em partes e examinando de perto as conexões entre palavras e movimentos, essa abordagem oferece potencial para avanços notáveis. Pesquisas futuras podem refinar ainda mais esses sistemas para melhorar a diversidade, precisão e aplicabilidade em várias áreas.

Com melhorias e explorações contínuas, criar movimentos humanos realistas a partir de descrições textuais pode se tornar uma prática comum, abrindo novas possibilidades em animação, realidade virtual e muito mais.

Fonte original

Título: AttT2M: Text-Driven Human Motion Generation with Multi-Perspective Attention Mechanism

Resumo: Generating 3D human motion based on textual descriptions has been a research focus in recent years. It requires the generated motion to be diverse, natural, and conform to the textual description. Due to the complex spatio-temporal nature of human motion and the difficulty in learning the cross-modal relationship between text and motion, text-driven motion generation is still a challenging problem. To address these issues, we propose \textbf{AttT2M}, a two-stage method with multi-perspective attention mechanism: \textbf{body-part attention} and \textbf{global-local motion-text attention}. The former focuses on the motion embedding perspective, which means introducing a body-part spatio-temporal encoder into VQ-VAE to learn a more expressive discrete latent space. The latter is from the cross-modal perspective, which is used to learn the sentence-level and word-level motion-text cross-modal relationship. The text-driven motion is finally generated with a generative transformer. Extensive experiments conducted on HumanML3D and KIT-ML demonstrate that our method outperforms the current state-of-the-art works in terms of qualitative and quantitative evaluation, and achieve fine-grained synthesis and action2motion. Our code is in https://github.com/ZcyMonkey/AttT2M

Autores: Chongyang Zhong, Lei Hu, Zihao Zhang, Shihong Xia

Última atualização: 2023-09-01 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.00796

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.00796

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

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