双东谈主作为生成新 SOTA！鬼父1

针对 Human-human motion generation 问题，浙江大学提倡了一种对双东谈主畅通序列进行时序和因果建模的架构 TIMotion，论文已发表于 CVPR 2025。

具体来说，通过永别愚弄畅通序列时候上的因果相干和两东谈主交互经过中的主动被迫相干，TIMotion 设想了两种有用的序列建模模式。

此外还设想了局部畅通模式增强，使得生成的畅通愈加平滑当然。

合并请示词下，使用 TIMotion 和现时 SOTA 智力 Intergen 对比如下：

（翻译版）这两个东谈主歪斜着身子，面临面，玩起了石头剪刀布。与此同期，有一个东谈主选定出布。

仔细对比手部作为，不错看出 TIMotion 的生收效果更好。

除此以外，实际斥逐透露，TIMotion 在 InterHuman 和 InterX 数据集上均达到了 SOTA 效果。

底下具体来看。

全新对准双东谈主作为生成

在生成式计较机视觉畛域，东谈主类作为生成对计较无邪画、游戏设备和机器东谈主甘休齐具有进军意旨。

连年来，在用户指定的各式条目的动手下，东谈主类作为生成技艺取得了权贵跳跃。其中，很多愚弄大言语模子和扩散模子的智力成绩于其重大的建模智力，在生成传神而万般的作为方面取得了令东谈主谨防的效力。

尽管取得了这一进展，但现存的大大宗智力主淌若针对单东谈主体育场景而设想的，因此忽略了东谈主体畅通的一个弊端身分：东谈主与东谈主之间复杂而动态的互动。

为了更好地探索双东谈主作为生成，征询团队领先抽象出了一个通用框架 MetaMotion，如图 1 左侧所示，它由两个阶段构成：时序建模和交互羼杂。

以往的智力优先探求的是交互羼杂而非时序建模，主要分为以下两类：

基于单东谈主生成智力的扩张

基于单东谈主建模的智力

如图（a）所示，基于单东谈主生成智力的扩张会将两个东谈主合并成一个东谈主，然后将其输入现存的单东谈主畅通生成模块之中。基于单东谈主建模的智力如图（b）所示，是对两个个体单独建模，然后永别使用自我在意和交叉在意机制，从两个个体本人和对方身上索求畅通讯息。

按照 MetaMotion 的一般逻辑，团队提倡了 "时空交互框架"（Temporal and Interactive Framework），如图 ( c ) 所示，该框架模拟了东谈主与东谈主之间的因果互动，这种有用的时序建模智力不错简化交互羼杂模块的设想，减少可学习参数的数目。

提倡双东谈主作为生成架构 TIMotion

团队初次提倡了用于双东谈主作为生成的中枢观点 " MetaMotion "。

如上图所示，他们将双东谈主畅通生成经过抽象为两个阶段：时序建模和交互羼杂。

具体来说，两个单东谈主序列通逾期序建模模块得到输入序列。然后，输入序列被送入交互羼杂模块，这也曾过可暗意为

其中，InteractionMixing 无间是 Transformer 结构，包括稳当意和交叉在意机制。

值得在意的是，InteractionMixing 也不错是一些新兴结构，比如 Mamba、RWKV 等等。

TIMotion

TIMotion 的举座架构如下图所示，主要包含三个部分： ( 1 ) Causal Interactive Injection; ( 2 ) Role-Evolving Scanning; ( 3 ) Localized Pattern Amplification。

Causal Interactive Injection

畅通的自我感知以及与他东谈主畅通的交互感知是双东谈主畅通生成的弊端要素。

探求到畅通的因果属性，团队提倡了  "因果互动注入"（Causal Interactive Injection）这一时序建模智力，以同期已矣对自我畅通的感知和两东谈主之间的互动。

具体来说，团队用暗意两个单东谈主畅通序列，其中庸是各自的畅通序列，L 是序列的长度。

由于两个东谈主在现时常候步的畅通是由他们在之前时候步的畅通共同决定的，因此团队将两个东谈主的畅通序列建模为一个因果交互序列

，标志 // 暗意除法后四舍五入，k 不错通过下式赢得：

然后，团队不错将它们注入交互羼杂模块，并把柄 k 的界说将两个个体的作为特征从输出斥逐均分离出来。

Role-Evolving Scanning

东谈主类在交互经过中无间存在一定的内在法则，举例，"合手手"无间由一个东谈主先伸动手，这意味着交互作为不错被分为主动畅通和被迫畅通。

一些智力将文本描述分为主动和被迫语态。

但是，跟着互动的进行，"主动方"和"被迫方"束缚在两东谈主之间交换，如图 3 所示。

为了幸免冗余的文本预处理况兼恰当变装的束缚变化，论文设想了一种高效且有用的智力：变装演变扫描（Role-Evolving Scanning）。

对于在 Causal Interactive Injection 中界说的因果交互序列 x，彰着 a 和 b 永别代表了主动方畅通序列和被迫方畅通序列。但是这种对于主动和被迫序列的假定并不老是恰当本体法则。

为了应付变装的变化，论文将因果交互序列再行建模为对称因果交互序列

，k ’由下式得到：

给定因果交互序列和对称因果交互序列，论文通过变装演变扫描得到最终的双东谈主交互序列：

然后序列 X 被送入交互羼杂模块得到作为的特征。

接下来，永别按照特征通谈和时候的维度将两个东谈主的特征取出，并按照元素相加得到两东谈主交互后的最终特征，特征 split 和 fuse 经过如下式：

其中暗意按元素相加。

通过愚弄 "变装演变扫描 "技艺让两个东谈主同期演出主动和被迫变装，汇聚不错把柄文本的语义和作为的凹凸文动态诊治两个东谈主的变装。

Localized Pattern Amplification

因果交互注入和变装演变扫描主要基于双东谈主互动之间的因果相干来建模举座畅通，但冷落了对局部畅通模式的热心。

为了处分这个问题，论文提倡了局部畅通模式增强（Localized Pattern Amplification），通过捕捉每个东谈主的短期畅通模式，使得生成愈加平滑和合理的畅通。

具体来说，论文愚弄一维卷积层和残差结构来已矣局部畅通模式增强。给定条目镶嵌和两个单东谈主的畅通序列，不错成立下式的结构：

其中 Convk 暗意卷积核为 k 的一维卷积，AdaLN 为自恰当层正则化。

得到全局输出和局部输出后，两者通过特征通谈维度的进行 Concat，然后通过线性层对特征进行诊治，得到最终输出特征：

通过这种模式，或者捕捉每个东谈主的短期作为模式，并将其与条目镶嵌迷惑，从而生成更平滑和更合理的作为序列。

目的函数

论文华取了常见的单东谈主作为失掉函数，包括足部战争损成仇弊端速率失掉。

此外，还使用了与 InterGen 相易的正则化失掉函数，包括骨长度失掉、掩码弊端距离图损成仇相对所在失掉。

最终，总体失掉界说为：

实际斥逐

在 InterHuman 数据集上，TIMotion 在三个不同的交互羼杂结构（Transformer， Mamba， RWKV）上齐赢得了较好的证实，其中 TIMotion 和 RWKV 结构相迷惑 FID 达 4.702，Top1 R precision 达到 0.501，达到了 SOTA。

在 InterX 数据集上，TIMotion 在 R precision，FID， MM Dist 等度量方针上也达到了最优的证实。

在计较复杂度方面，论文将 TIMotion 与现时起初进的智力InterGen进行了比较。

与 InterGen 比拟，TIMotion 所需的参数和 FLOPs 更少，但在笼统方针 FID 和 R Precision 方面优于 InterGen。

值得在意的是，使用与 InterGen 访佛的 Transformer 架构，TIMotion 每个样本的平均推理时候仅为 0.632 秒，而 InterGen 则需要 1.991 秒。

论文在 InterHuman 的测试集上进行了畅通裁剪的实际，通过给定序列的前 10% 和后 10% 帧让模子量度相当 80% 帧的序列来进行评估智力的可裁剪性。

Table 6 透露了 TIMotion 在畅通插值裁剪任务中，在扫数度量方针上齐迥殊了 InterGen。

追想

论文将双东谈主畅通生成经过抽象为一个通用框架 MetaMotion，其中包括两个阶段：时候建模和交互羼杂。

征询发现，由于当今的智力对时序建模的热心不及，导致次优斥逐和模子参数冗余。

在此基础上，团队提倡了 TIMotion，这是一种高效、出色的双东谈主畅通生成智力。

具体来说，他们领先提倡了 Causal Interactive Injection，愚弄时序和因果属性将两个孤立的担任序列建模为一个因果序列。

此外，还提倡了 Role-Evolving Mixing 来恰当扫数这个词互动经过中的动态变装，并设想了 Localized Pattern Amplification 来捕捉短期畅通模式，从而生成更平滑、更合理的畅通。

TIMotion 在两个大限制双东谈主畅通生成的数据集 InterHuman 和 InterX 上均达到了 SOTA 的效果，解释了论文所提倡智力的有用性。

因此，TIMotion 为 Human-human motion generation 提供了一个有用的处分有打算。

论文：

https://arxiv.org/abs/2408.17135

表情主页：

https://aigc-explorer.github.io/TIMotion-page/

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