FunPhase: 通过相位流形进行运动生成的周期函数式自编码器
计算机视觉与模式识别
2025-12-11 v1
摘要
学习自然身体运动仍然具有挑战性，因为空间几何与时间动态之间存在强耦合。将运动嵌入相位流形——捕捉局部周期性的潜在空间——已被证明对运动预测有效；然而，现有方法缺乏可扩展性且仍局限于特定设置。我们引入 FunPhase，一个函数式周期自编码器，它学习运动相位流形，并用函数空间表述替代离散时间解码，从而实现可在任意时间分辨率采样的平滑轨迹。FunPhase 支持超分辨率和部分身体运动补全等下游任务，在不同骨架和数据集之间泛化，并在单一可解释流形中统一了运动预测与生成。与先前周期自编码器基线相比，我们的模型实现了显著更低的重建误差，同时支持更广泛的应用范围，并在运动生成方法上达到了与最先进方法相当的性能。
引用
@article{arxiv.2512.09423,
title = {FunPhase: A Periodic Functional Autoencoder for Motion Generation via Phase Manifolds},
author = {Marco Pegoraro and Evan Atherton and Bruno Roy and Aliasghar Khani and Arianna Rampini},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.09423},
year = {2025}
}