論文の概要: Motion Dreamer: Boundary Conditional Motion Reasoning for Physically Coherent Video Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.00547v3
• Date: Mon, 10 Mar 2025 06:43:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-11 15:43:40.327905
• Title: Motion Dreamer: Boundary Conditional Motion Reasoning for Physically Coherent Video Generation
• Title（参考訳）: モーションドリーマー:物理コヒーレントビデオ生成のための境界条件運動推論
• Authors: Tianshuo Xu, Zhifei Chen, Leyi Wu, Hao Lu, Yuying Chen, Lihui Jiang, Bingbing Liu, Yingcong Chen,
• Abstract要約: 動作推論を視覚合成から明確に分離する2段階のフレームワークであるMotion Dreamerを紹介する。 提案手法では,部分的ユーザ定義動作の効果的な統合を可能にするスパース・ツー・デンス動作表現であるインスタンスフローを導入している。 実験により、モーションドリーマーは既存の手法よりも優れており、より優れた動きの可視性と視覚的リアリズムを実現していることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.690736225683825
• License:
• Abstract: Recent advances in video generation have shown promise for generating future scenarios, critical for planning and control in autonomous driving and embodied intelligence. However, real-world applications demand more than visually plausible predictions; they require reasoning about object motions based on explicitly defined boundary conditions, such as initial scene image and partial object motion. We term this capability Boundary Conditional Motion Reasoning. Current approaches either neglect explicit user-defined motion constraints, producing physically inconsistent motions, or conversely demand complete motion inputs, which are rarely available in practice. Here we introduce Motion Dreamer, a two-stage framework that explicitly separates motion reasoning from visual synthesis, addressing these limitations. Our approach introduces instance flow, a sparse-to-dense motion representation enabling effective integration of partial user-defined motions, and the motion inpainting strategy to robustly enable reasoning motions of other objects. Extensive experiments demonstrate that Motion Dreamer significantly outperforms existing methods, achieving superior motion plausibility and visual realism, thus bridging the gap towards practical boundary conditional motion reasoning. Our webpage is available: https://envision-research.github.io/MotionDreamer/.
• Abstract（参考訳）: ビデオ生成の最近の進歩は、自律運転と具体的知能の計画と制御に重要な将来のシナリオを生成することを約束している。 しかし、現実のアプリケーションは視覚的にもっともらしい予測以上のものを必要としており、初期シーン画像や部分的な物体の動きなど、明確に定義された境界条件に基づいて物体の動きを推論する必要がある。 境界条件運動推論(Bundary Conditional Motion Reasoning)と呼ぶ。 現在のアプローチでは、明示的なユーザ定義の動作制約を無視したり、物理的に矛盾した動作を発生させたり、逆に完全な動作入力を要求したりする。 ここでは、視覚合成から運動推論を明確に分離し、これらの制限に対処する2段階のフレームワークであるMotion Dreamerを紹介する。 提案手法では,部分的ユーザ定義動作の効果的な統合を可能にするスパース・ツー・デンス動作表現と,他のオブジェクトの推論動作を堅牢に実現するための動作インペインティング戦略を導入する。 広範囲な実験により、モーションドリーマーは既存の手法よりも優れており、より優れた動きの可視性と視覚的リアリズムを実現し、実用的な境界条件の運動推論へのギャップを埋めることを示した。 私たちのWebページは、 https://envision-research.github.io/MotionDreamer/。

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