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想象一下，你仅需要输入一段简单的文本描述，就可以生成对应的 3D 数字人动画的骨骼动作。而以往，这通常需要昂贵的动作捕捉设备或是专业的动画师逐帧绘制。这些骨骼动作可以进一步的用于游戏开发，影视制作，或者虚拟现实应用。来自阿尔伯塔大学的研究团队提出的新一代 Text2Motion 框架，MoMask，正在让这一切变得可能。
视频 1: 给定指定的动作描述，MoMask 可生成对应的骨骼动画（视频包含背景音乐）
MoMask 框架是基于多层离散化动作表示的，利用生成式掩码技术，能够生成更高质量的 3D 人体动作。如视频 1 中展示，MoMask 可以根据文本描述，精细控制生成的动作内容。在 HumanML3D 数据集上，MoMask 的生成质量可达到 FID 为 0.045，超过了现有的最优工作如 T2M-GPT（0.141）和 ReMoDiffuse（0.103）。这项研究成果已被 CVPR 2024 收录，并且其代码和模型已在 GitHub 上开源，拥有 500 + 星标。
  • 论文题目：MoMask: Generative Masked Modeling of 3D Human Motions
  • 论文链接：https://arxiv.org/abs/2312.00063
  • 代码链接：https://github.com/EricGuo5513/momask-codes
  • Huggingface Space 链接：https://huggingface.co/spaces/MeYourHint/MoMask
MoMask 模型介绍
图 2：MoMask 框架结构与训练流程
MoMask 框架主要包含三个关键的神经网络模块：
  • 残差量化模型 (Residual VQ-VAE)，将人体动作转换为多层离散的动作标记（Token）。基层（即第一层）的动作标记包含了动作的基本信息，而残差层则对应更细粒度的动作信息。
  • Masked Transformer：对基层的动作标记进行建模，采用随机比例的随机掩码，并根据文本信息预测被掩码的动作标记，用于生成基层动作标记。
  • Residual Transformer：对残差层的动作标记进行建模，根据前 j 层的动作标记预测第 j 层的动作标记，以此来建模残差层的动作序列。
图 3: T2M-GPT 的动作离散化模型 (VQ-VAE)
动作序列离散化。MoMask 采用基于离散表达的生成式框架，首先将连续的动作表达进行离散化。如图 3，传统的 VQ-VAE 在量化（Quantization）过程中存在信息损失问题，因为它将每个隐向量替换为码书（Codebook）中最相近的码向量，这两个向量之间的差异导致了信息的丢失。为了解决这个问题，MoMask 采用了多层量化的方法（图 2.a），逐层对隐向量和码向量之间的残差进一步量化，从而提高了隐向量的估计精度。随着层数加深，每一层所建模的信息量（即残差）也逐步减少。训练时，为了尽可能增加每一个量化层的容量，我们随机丢弃掉末尾的若干个残差层。最终，动作序列被转化为多层的离散动作标记，其中基层标记包含了动作的主要内容，而残差层则用于填补动作的细节。接下来，MoMask 使用 Masked Transformer 生成基层动作标记，并使用 Residual Transformer 逐层预测残差层的动作标记。
生成式掩码建模。如图 2.b，文本描述首先通过 CLIP 编码成语义向量，同时基层的动作标记序列被随机掩码。然后，这些掩码的动作标记序列和 CLIP 文本向量一起输入到 Transformer 中进行训练，其目标是准确预测被掩码掉的动作标记。与以往基于掩码的预训练模型不同的是，这里掩码标记的比例是随机的，并且可以在 0 到 1 的区间取值，这意味着掩码的程度也是随机的。最坏情况下，所有标记都被掩码，而最好情况下，所有标记都被保留。
残差层标记预测。由于残差层包含了更细粒度的动作信息，因此根据前面 j > 1 层的动作标记内容，可以基本确定第 j 层的动作标记。在训练时，随机选择一个残差层 j 进行预测，将已知的前 j 层的动作标记、CLIP 文本向量以及第 j 层的编码输入到 Transformer 中，使用交叉熵损失函数来优化模型。
图 4: MoMask 推断流程
生成过程。图 4 描述了 MoMask 框架中的生成过程。从基层的动作标记序列开始，所有的动作标记都被掩码，然后通过 Masked Transformer 进行预测，得到完整的标记序列。接着，仅置信度最高的一部分标记被保留，剩下的标记将被重新掩码（Remask），并重新预测。通过一个预设的调度函数 (Schedule function)，在经过一定次数的掩码与预测后，得到最终的基层动作标记序列。然后，Residual Transformer 根据基层的标记序列，逐层地预测残差层的标记序列。最终，所有标记序列被输入到 RVQ-VAE 的解码器中，并解码获得对应的动作序列。因此，无论动作序列的长度为多少，MoMask 只需要固定步数去生成该序列。通常情况下，MoMask 仅需要进行不超过 20 步的迭代，包括基础与残差层的生成。
实验结果
视频 2：MoMask 与基线方法的对比
在视频 2 中，MoMask 与其他三个基线方法进行了对比，包括主流的扩散模型（MDM、MLD）和 GPT 模型（T2M-GPT）。MoMask 在应对挑战性动作（如绊脚和抱脚）以及更精细的文本控制方面表现更出色。
在下表中，我们对 MoMask 在 HumanML3D 和 KIT-ML 数据集上的性能进行了更全面的分析。可以看出，MoMask 框架在 R-Precision 和 FID 等指标上始终表现最优，在 HumanML3D 数据集上，生成质量达到了 FID 为 0.045。
图 5 展示了 Masked Transformer 推断步数对生成动作的整体质量影响，其中 FID 和 MM-Dist 分别指示了动作生成质量以及动作与文本内容的匹配程度，值越低代表性能越好。从图中可以看出，仅需要进行 10 步推断，生成质量就可以收敛到最优水平。
图 5: 推断步数对生成质量影响
应用：动作时序补齐
MoMask 还可用于动作序列的时序补齐，即根据文本对动作序列指定的区间进行编辑或修改。在视频 3 中，展示了基于 MoMask 对动作序列的前缀、中间部分和后缀，根据给定的文本进行内容补齐。
视频 3: 基于 MoMask 的动作时序补齐
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