RoleMotion：面向鲁棒场景特定角色扮演动作合成的大规模数据集，提供细粒度描述
计算机视觉与模式识别
2025-12-02 v1 人工智能
摘要
在本文中，我们介绍了 RoleMotion，一个大规模的人体运动数据集，涵盖了丰富的角色扮演和功能运动数据，专门适配各种特定场景。现有的文本数据集主要是以去中心化方式构建的，由各种子集拼凑而成，其数据是非功能性的且相互孤立，无法协同工作以覆盖各种场景中的社交活动。此外，这些数据集中的运动数据质量不一致，文本标注缺乏细粒度细节。相比之下，RoleMotion 经过精心设计和收集，特别关注场景和角色。该数据集包含 25 个经典场景、110 个功能角色、超过 500 种行为，以及 10296 个高质量的身体和手部人体运动序列，并标注了 27831 条细粒度文本描述。我们构建了一个比现有方法更强的评估器，证明了其可靠性，并在我们的数据集上评估了各种文本到运动的方法。最后，我们探索了身体和手部运动生成的相互作用。实验结果证明了我们的数据集在文本驱动的全身生成方面的高质量和功能性。
引用
@article{arxiv.2512.01582,
title = {RoleMotion: A Large-Scale Dataset towards Robust Scene-Specific Role-Playing Motion Synthesis with Fine-grained Descriptions},
author = {Junran Peng and Yiheng Huang and Silei Shen and Zeji Wei and Jingwei Yang and Baojie Wang and Yonghao He and Chuanchen Luo and Man Zhang and Xucheng Yin and Wei Sui},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.01582},
year = {2025}
}