Автор: Денис Аветисян
Исследователи представили систему, способную восстанавливать трехмерные движения для произвольных скелетных моделей, используя лишь одно видео.
Категория-независимый захват движений позволяет анимировать любые 3D-активы из монокулярного видео, используя нейронные сети и преодолевая ограничения существующих систем.
Несмотря на значительный прогресс в области захвата движения, существующие системы зачастую привязаны к конкретным видам или требуют предварительно определенных шаблонов. В статье ‘MoCapAnything: Unified 3D Motion Capture for Arbitrary Skeletons from Monocular Videos’ представлена новая методология, позволяющая реконструировать анимацию для произвольных 3D-моделей из монокулярного видео, формализуя задачу как категорийно-независимый захват движения. Предложенный фреймворк MoCapAnything использует факторный подход и нейронные сети для предсказания траекторий суставов и последующего восстановления вращений, специфичных для конкретной модели. Не откроет ли это новые возможности для создания масштабируемого и универсального 3D-анимационного контента, независимо от вида или сложности модели?
За гранью человеческой позы: вызов для категорийно-независимого захвата движения
Традиционные методы захвата движения сталкиваются с серьезными трудностями при работе с разнообразными объектами, требуя создания обширных и специализированных наборов данных для каждого конкретного случая. Данный подход не только трудоемок и затратен, но и ограничивает возможности применения технологий захвата движения в более широком спектре областей. Необходимость сбора и аннотации огромного количества данных для каждого нового типа анимируемого объекта, будь то животное, робот или вымышленное существо, существенно замедляет процесс разработки и ограничивает гибкость систем. В результате, существующие решения часто оказываются неэффективными при попытке адаптироваться к новым формам и движениям, требуя значительных усилий для перенастройки и повторного обучения.
Существующие методы оценки позы, разработанные и успешно применяемые для анализа движений человека — в частности, расширения модели SMPL, описывающей человеческое тело — сталкиваются с существенными трудностями при работе с негуманоидными формами и совершенно новыми объектами. Эти системы, обученные на обширных наборах данных, содержащих изображения и данные о позе людей, оказываются неспособными эффективно обобщать полученные знания для распознавания и отслеживания движений существ или объектов, сильно отличающихся по структуре и пропорциям. Например, попытки применить аналогичные алгоритмы к животным, роботам или вымышленным персонажам зачастую приводят к неточным результатам и требуют значительной адаптации или переобучения, что снижает универсальность и практическую ценность подобных систем. Неспособность эффективно работать с разнообразными формами ограничивает возможности применения технологий захвата движения в таких областях, как анимация, робототехника и виртуальная реальность, где требуется работа с широким спектром объектов и существ.
Ограничения существующих методов захвата движения существенно сдерживают развитие анимации, робототехники и виртуальной реальности. Традиционные подходы, требующие обширных, специализированных наборов данных для каждого типа объекта, оказываются неэффективными при работе с разнообразными формами и движениями. Это препятствует созданию реалистичных и динамичных виртуальных персонажей, ограничивает возможности обучения роботов сложным задачам и снижает уровень погружения в виртуальные миры. В связи с этим, возникает потребность в более гибких и универсальных алгоритмах восстановления движения, способных адаптироваться к различным категориям объектов без необходимости в предварительной настройке и огромных объемах данных, что открывает новые горизонты для создания интерактивных и адаптивных систем.
MoCapAnything: отделить движение от идентичности объекта
Процесс восстановления движения в MoCapAnything разделен на два основных этапа: предсказание траекторий 3D ключевых точек и восстановление вращений для каждого сустава. На первом этапе система прогнозирует положение ключевых точек во времени, определяя общую динамику движения. Второй этап фокусируется на определении ориентации каждого сустава в пространстве, что позволяет воссоздать точную позу объекта в каждый момент времени. Комбинирование этих двух этапов позволяет получить полноценную 3D анимацию, учитывая как общую траекторию движения, так и точную конфигурацию скелета.
Система использует энкодер референсных подсказок (Reference Prompt Encoder) для извлечения признаков из референсного объекта, что позволяет захватить информацию о его скелетной структуре и внешнем виде. Этот энкодер анализирует входные данные, представляющие референсный объект, и формирует вектор признаков, кодирующий его пропорции, размеры и визуальные характеристики. Полученный вектор служит основой для последующего сопоставления движений из входного видео с конкретным скелетом и внешностью референсного объекта, обеспечивая точность и реалистичность реконструируемой анимации. Использование референсного объекта позволяет системе учитывать индивидуальные особенности ассета при переносе движений.
Модуль извлечения признаков из видео выполняет реконструкцию 4D деформируемой сетки на основе входного видеопотока. В процессе реконструкции используются алгоритмы компьютерного зрения для отслеживания и моделирования деформаций объекта во времени. Для извлечения визуальных дескрипторов применяется модель DINOv2, которая обеспечивает получение высокоуровневых признаков, отражающих визуальные характеристики объекта и его динамическое поведение. Полученные дескрипторы используются для дальнейшего анализа и сопоставления с другими данными, например, с информацией о скелетной структуре.
Расшифровка движения: объединение референсов, геометрии и визуальных данных
Унифицированный декодер движения объединяет данные из референсных источников, геометрическую информацию, полученную из 4D-сетки, и визуальные данные для генерации согласованных во времени 3D-траекторий суставов. Интеграция этих различных типов данных позволяет системе создавать плавные и реалистичные движения, учитывая как желаемый стиль движения (из референса), анатомическую структуру персонажа (из 4D-сетки), так и визуальный контекст. Полученные траектории описывают положение и ориентацию каждого сустава во времени, формируя основу для последующей анимации и управления персонажем. Особое внимание уделяется обеспечению временной согласованности, что необходимо для предотвращения рывков и неестественных движений.
Предсказанные траектории движения, полученные декодером, преобразуются в углы поворота, специфичные для конкретной модели персонажа, с использованием алгоритмов обратной кинематики (Inverse Kinematics). Этот процесс обеспечивает корректную артикуляцию и реалистичное движение, учитывая особенности скелета и пропорций каждой модели. Обратная кинематика вычисляет необходимые углы в суставах, чтобы конечности и другие части тела достигли заданных координат в пространстве, гарантируя, что движение соответствует анатомическим ограничениям и физическим свойствам модели.
В структуре кодировщика референсных запросов используется механизм Graph Multi-Head Attention, позволяющий эффективно учитывать топологию скелета. В отличие от традиционных методов, обрабатывающих суставы изолированно, данный подход моделирует взаимосвязи между ними, представляя скелет как граф. Это позволяет системе улавливать зависимости между движениями различных частей тела и, как следствие, значительно повышает ее способность к обобщению и адаптации к разнообразным моделям персонажей с различной структурой скелета. В результате, система может корректно интерпретировать и воспроизводить движения даже для ассетов, не использовавшихся в процессе обучения.
Подтверждение обобщения: оценка на разнообразных наборах данных о движении
Оценка производительности системы с использованием метрик, таких как $MPJPE$, $MPJVE$ и расстояние Чамфера на наборе данных truebones Zoo, демонстрирует её превосходство над существующими методами. Данные метрики, измеряющие точность реконструкции суставных точек и геометрии, последовательно указывают на более высокую степень соответствия между предсказанными и фактическими движениями. В частности, наблюдается значительное снижение ошибки в ключевых областях, что свидетельствует о способности системы более точно захватывать и воспроизводить сложные и разнообразные скелетные движения, подтверждая ее эффективность в задачах, связанных с анимацией и анализом движения.
Система MoCapAnything демонстрирует выдающиеся способности к обобщению, успешно реконструируя движения для ранее невиданных моделей и категорий. В ходе исследований было показано, что система эффективно адаптируется к новым данным, не требуя переобучения для каждого отдельного случая. Это достигается благодаря отделению движения от идентификации объекта, что позволяет переносить анимацию с одного скелета на другой, даже если они значительно отличаются по структуре и пропорциям. Данная особенность открывает новые перспективы в области создания анимации, робототехники и виртуальной реальности, позволяя использовать один и тот же набор движений для различных персонажей и объектов, значительно упрощая и ускоряя процесс разработки контента.
В ходе оценки на базе датасета truebones Zoo, система MoCapAnything продемонстрировала значительное улучшение в точности захвата и реконструкции разнообразных скелетных движений. В частности, удалось добиться снижения метрики Chamfer Distance на 20% по сравнению с передовым методом GenZoo. Данный результат свидетельствует о превосходстве MoCapAnything в детализированном воспроизведении сложных движений, обеспечивая более реалистичные и точные анимации, что открывает новые возможности для применения в различных областях, включая робототехнику и создание виртуальной реальности.
Способность системы MoCapAnything отделить движение от индивидуальных особенностей объекта открывает принципиально новые горизонты в областях анимации, робототехники и создания контента для виртуальной реальности. Ранее, создание реалистичных движений требовало тщательной адаптации к конкретной модели персонажа или робота. Теперь же, благодаря возможности декомпозиции движения и объекта, одна и та же последовательность действий может быть применена к различным виртуальным аватарам или роботизированным платформам без потери качества и реалистичности. Это значительно упрощает процесс создания анимационного контента, позволяет создавать более гибкие и адаптивные робототехнические системы, а также расширяет возможности интерактивности в виртуальной реальности, позволяя пользователям взаимодействовать с виртуальным миром более естественным и интуитивным образом.
Исследование демонстрирует изящную гармонию между формой и функцией, представляя подход к захвату движения, который не ограничивается человеческими или видоспецифичными рамками. Авторы переосмысливают задачу, предлагая категориально-независимый захват движения, что позволяет анимировать любые 3D-активы из монокулярного видео. Как отметил Эндрю Ын: «Мы должны стремиться к созданию систем, которые учатся, а не программируются». Этот принцип находит отражение в архитектуре нейронной сети, предложенной в статье, которая обучается извлекать и переносить движение, а не жестко кодируется для конкретных сценариев. Вместо перестройки всего процесса, подобно грубому ремонту, предлагается изящное редактирование, позволяющее системе адаптироваться и масштабироваться, сохраняя при этом элегантность и эффективность.
Куда же дальше?
Представленная работа, безусловно, демонстрирует элегантность подхода к задаче захвата движения, освобождаясь от узких рамок антропоцентризма. Однако, как часто бывает, решение одной проблемы неизбежно обнажает другие. Точность восстановления движений, особенно в сложных или быстро меняющихся сценах, остается областью для дальнейших усовершенствований. Иллюзия правдоподобия, создаваемая алгоритмом, пока еще требует более глубокой проработки, чтобы избежать эффекта “зловещей долины” даже для относительно простых форм.
Настоящим вызовом представляется не только улучшение точности, но и расширение области применимости. Очевидно, что система, способная к захвату движения для произвольных скелетов, должна учитывать не только кинематику, но и динамические свойства объектов. Вопрос о физически правдоподобном движении, учитывающем массу, инерцию и взаимодействие с окружающей средой, пока остается открытым. Оптимизация архитектуры нейронной сети для работы в реальном времени на доступном оборудовании также представляется важной задачей.
В конечном счете, истинная красота подобного подхода заключается в его универсальности. Вместо того, чтобы создавать специализированные системы для каждого конкретного случая, представляется более перспективным путь к созданию единой, гибкой платформы, способной адаптироваться к любым требованиям. И тогда, возможно, мы сможем говорить не просто о захвате движения, а о создании по-настоящему живых и правдоподобных виртуальных существ.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2512.10881.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовые схемы без лишних шагов: обучение с подкреплением для оптимизации вычислений
- Квантовый горизонт: Облачные вычисления нового поколения
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Вариационные и полувариационные неравенства: от теории к практике
- Точность фазовой оценки: адаптивный подход превосходит стандартный
- Модель Motif 2 12.7B: Новый взгляд на эффективные языковые модели
- Взгляд в будущее видео: ускорение генерации с помощью LiteAttention
- Квантовый прыжок в будущее: юмористический взгляд на недавние квантовые приключения!
- Уменьшение глубины квантовых схем: новый путь к устойчивым алгоритмам
2025-12-13 03:04