Behave Your Motion: 跨类别动物运动习惯保持迁移
计算机视觉与模式识别
2025-07-11 v1 人工智能
摘要
动物运动包含种类特定的行为习惯，使得跨类别运动迁移成为动画和虚拟现实应用中的关键且复杂的任务。现有运动迁移方法主要聚焦于人类运动，强调骨骼对齐（运动 retargeting）或风格一致性（运动风格迁移），往往忽略对动物独特习惯行为的保持。为填补这一差距，我们提出一种针对跨类别动物运动的新型习惯保持运动迁移框架。基于生成框架构建，我们的模型引入包含类别特定习惯编码器的习惯保持模块，使其能够学习捕获独特习惯特征的运动先验。此外，我们集成大语言模型（LLM）以促进对此前未观察到的物种的运动迁移。为评估方法有效性，我们引入DeformingThings4D-skl数据集，这是一个包含骨骼绑定的四足动物数据集，并进行大量实验和定量分析，这些实验验证了我们方法的优越性。
引用
@article{arxiv.2507.07394,
title = {Behave Your Motion: Habit-preserved Cross-category Animal Motion Transfer},
author = {Zhimin Zhang and Bi'an Du and Caoyuan Ma and Zheng Wang and Wei Hu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.07394},
year = {2025}
}