開源3D人體動作編輯項目，文本驅動指導和編輯3D人體動作

產品名稱：MotionFix
產品簡介：MotionFix是開源的3D人體動作編輯項目，通過結合自然語言描述和條件擴散模型TMED，實現(xiàn)了對3D人體動作的精確編輯。通過半自動方式構建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集，解決了訓練數(shù)據(jù)不足的問題。
詳細介紹：

MotionFix是什么

MotionFix是開源的3D人體動作編輯項目，通過結合自然語言描述和條件擴散模型TMED，實現(xiàn)了對3D人體動作的精確編輯。通過半自動方式構建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集，解決了訓練數(shù)據(jù)不足的問題。TMED模型能理解文本描述中的編輯指令，應用于源，生成符合描述的修改后，同時保持與源的連貫性。在動畫制作、虛擬現(xiàn)實、游戲開發(fā)等領域具有廣泛的應用潛力，為3D人體動作編輯提供了一種新的、基于文本的控制和編輯方法。

MotionFix的主要功能

• 文本驅動的動作編輯：支持用戶通過自然語言描述來指導和編輯3D人體動作，實現(xiàn)對動作細節(jié)的精確調整。
• 數(shù)據(jù)集構建：通過半自動方法構建了一個包含源動作、目標動作和編輯文本的三元組數(shù)據(jù)集，為模型訓練提供數(shù)據(jù)支持。
• 條件擴散模型（TMED）：基于條件擴散模型根據(jù)源動作和文本指令逐步迭代生成編輯后的動作，保持動作的連貫性和準確性。
• 多模態(tài)輸入處理：TMED模型能處理包括文本描述、源動作和噪聲向量在內的多種輸入模態(tài)，提高了編輯的靈活性和適應性。
• 編輯指導與控制：通過引導比例控制生成過程中源動作和文本指令的影響程度，支持用戶調整生成動作與源動作的相似度及文本描述的遵循度。
• 評估指標創(chuàng)新：引入基于檢索的評估指標，量化評估生成動作的準確性和與源動作的接近程度，為編輯效果提供客觀評價。

MotionFix的技術原理

• 半自動數(shù)據(jù)收集：基于現(xiàn)有的動作捕捉數(shù)據(jù)集和文本到動作檢索模型（如TMR），自動找到相似的動作對，通過人工標注編輯文本來構建數(shù)據(jù)集。
• SMPL動作表示：用SMPL（Skinned Multi-Person Linear）模型參數(shù)化人體動作，一種廣泛用于3D人體建模和動作捕捉的參數(shù)化表示方法。
• 編碼器-解碼器架構：TMED模型包括多個編碼器來處理時間步、文本和動作輸入，以及一個變換器（Transformer）模型來處理所有輸入的編碼。
• 分類器引導（Classifier-Free Guidance）：在采樣過程中，用分類器引導來調整源動作和文本條件的影響，從而控制生成過程。
• 檢索基線：為了評估生成動作的質量，用基于檢索的度量標準，如生成到目標檢索和生成到源檢索，來衡量生成動作與目標或源動作的相似度。

MotionFix的項目地址

• 項目官網：motionfix.is.tue.mpg.de
• Github倉庫：https://github.com/atnikos/motionfix
• arXiv技術論文：https://www.arxiv.org/pdf/2408.00712
• 在線體驗Demo：https://huggingface.co/spaces/atnikos/motionfix-demo

MotionFix的應用場景

• 動畫制作與編輯：MotionFix可以用于動畫制作流程中，支持動畫師通過文本描述來編輯和調整3D人體動作，匹配特定的動畫需求。
• 游戲開發(fā)：在游戲開發(fā)中，MotionFix可以用于生成和編輯游戲中角色的動作，使動作更加符合游戲設計的需求，提高動作的真實性和多樣性。
• 虛擬現(xiàn)實（VR）和增強現(xiàn)實（AR）：在VR和AR應用中，MotionFix可以用于創(chuàng)建更加自然和逼真的人體動作，提升用戶的沉浸感和交互體驗。
• 分析與訓練：MotionFix可以用于體育訓練和分析，通過編輯和調整員的動作，幫助改進技術或預防傷害。