Motion diffusion model — модель, основанная на диффузионном процессе, которая генерирует реалистичные последовательности движений человека, животных или объектов в 3D/2D пространстве.
Определение
Motion diffusion model — это генеративная архитектура, использующая диффузионный процесс для синтеза 2D или 3D-motion последовательностей. Она принимает либо текстовое описание, либо начальные условия (позиции, ключевые позы, траектории) и генерирует плавные, физически правдоподобные движения. Модель обучается на больших motion capture (MoCap) датасетах и обеспечивает стабильный синтез скелетных поз, мимики или движений объектов.
Как работает
Motion diffusion модель следует общему принципу диффузионных моделей, но в временном пространстве:
- Motion representation — движение кодируется как последовательность 3D joint positions или joint rotations (например, SMPL-параметры).
- Forward diffusion — добавление шума к motion-последовательности по мере увеличения шага t. Движение постепенно превращается в шум.
- Denoising model — нейросеть учится восстанавливать чистое движение из зашумлённого на каждом шаге (reverse process). Часто используется:
- temporal U-Net,
- Transformer с temporal attention,
- graph-based encoders для скелетной структуры.
- Conditioning — модель управляется:
- текстом (text-to-motion),
- аудиосигналом (audio-driven motion),
- начальной позой,
- траекторией движения,
- эмоциональным тоном.
- Sampling — пошаговое удаление шума генерирует финальную координатную последовательность движений.
Модель обучается восстанавливать последовательности движения с высокой временной согласованностью, избегая артефактов вроде дрожания и неестественных ускорений.
Где применяется
- Генерация 3D-анимации.
- Геймдев и кино (автоматическая анимация персонажей).
- Виртуальные аватары и VR/AR.
- Motion editing и motion completion.
- Аудио-драйв движений (музыка → танец).
- Робототехника — моделирование человеческих движений.
Практические примеры использования
Работы типа MDM (Motion Diffusion Model), T2M (Text-to-Motion), MoFusion, EDGE используют diffusion-подход для синтеза сложных движений. MDM обучается на датасетах HumanML3D и AMASS, генерируя реалистичные последовательности походки, жестов, действий. Text-to-Motion модели позволяют создавать движения по описанию вроде “человек медленно поднимает коробку и поворачивается вправо”. Audio-to-Motion подходы синхронизируют движения с музыкой или голосом.
В индустрии diffusion-подходы применяются для быстрого прототипирования анимации, создания реалистичных аватаров и синхронизации жестов с речью.
Ключевые свойства
- Генерация движения через временной denoising.
- Высокая плавность и физическая реалистичность.
- Гибкость conditioning (текст, аудио, поза).
- Поддержка 2D и 3D motion форматов.
- Стабильность кадров за счёт temporal attention.
Проблемы и ограничения
- Высокая вычислительная стоимость временного diffusing.
- Сложность генерации длинных последовательностей.
- Необходимость больших MoCap-дataset’ов.
- Проблемы с сохранением физической правдоподобности.
- Ошибки накопления при редактировании движения.
Преимущества и ограничения
- Плюс: реалистичная генерация сложных движений с высокой согласованностью.
- Минус: дорогостоящая генерация и сложность контроля длительной динамики.
Связанные термины
- Diffusion models
- Text-to-motion
- Temporal attention
- SMPL
- 3D pose estimation