SimMotionEdit：基于运动相似性预测的文本驱动人类运动编辑
计算机视觉与模式识别
2025-03-27 v2
摘要
基于文本的人类 3D 运动编辑是计算机视觉和图形学中的关键且具挑战性的任务。虽然已探索了无训练方法，但近期发布的 MotionFix 数据集（包含源-文本-运动三元组）为训练提供了新机会，取得了有前景的成果。然而，现有方法在精确控制方面存在困难，常导致运动语义与语言指令之间存在错位。本文引入了一种相关任务——运动相似性预测，并提出了一种多任务训练范式，即在运动编辑和运动相似性预测上联合训练，以促进语义有意义表示的学习。为配合此任务，我们设计了一种先进的扩散-Transformer 架构，分别处理运动相似性预测和运动编辑。广泛实验表明，我们的方法在编辑对齐性和保真度方面实现了最佳性能。
引用
@article{arxiv.2503.18211,
title = {SimMotionEdit: Text-Based Human Motion Editing with Motion Similarity Prediction},
author = {Zhengyuan Li and Kai Cheng and Anindita Ghosh and Uttaran Bhattacharya and Liangyan Gui and Aniket Bera},
journal= {arXiv preprint arXiv:2503.18211},
year = {2025}
}
备注
Project URL: https://github.com/lzhyu/SimMotionEdit