InfiniDreamer：通过分段分数蒸馏实现任意长度的人体运动生成
计算机视觉与模式识别
2025-10-27 v2
摘要
我们提出了InfiniDreamer，一个用于任意长度人体运动生成的新颖框架。InfiniDreamer解决了当前运动生成方法的局限性，这些方法通常因缺乏长运动训练数据而仅限于短序列。为此，我们首先生成与每个文本描述对应的子运动，然后使用随机生成的过渡片段将它们组合成一个粗略的扩展序列。接着，我们引入了一种基于优化的方法，称为分段分数蒸馏（SSD），用于细化整个长运动序列。SSD旨在利用仅基于短片段训练的现有运动先验，且无需额外训练。具体来说，SSD迭代地细化从粗略长序列中采样的重叠短片段，使它们逐渐与预训练的运动扩散先验对齐。这个过程确保了每个片段内部的局部一致性，同时片段间细化的过渡保持了整个序列的全局一致性。广泛的定性和定量实验验证了我们框架的优越性，展示了其生成连贯、上下文感知的任意长度运动序列的能力。
引用
@article{arxiv.2411.18303,
title = {InfiniDreamer: Arbitrarily Long Human Motion Generation via Segment Score Distillation},
author = {Wenjie Zhuo and Fan Ma and Hehe Fan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2411.18303},
year = {2025}
}