論文の概要: Mocap-2-to-3: Multi-view Lifting for Monocular Motion Recovery with 2D Pretraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.03222v5
• Date: Thu, 31 Jul 2025 11:03:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 13:02:07.635871
• Title: Mocap-2-to-3: Multi-view Lifting for Monocular Motion Recovery with 2D Pretraining
• Title（参考訳）: Mocap-2-to-3:2次元事前学習による単眼運動回復のための多視点リフティング
• Authors: Zhumei Wang, Zechen Hu, Ruoxi Guo, Huaijin Pi, Ziyong Feng, Sida Peng, Xiaowei Zhou, Mingtao Pei, Siyuan Huang,
• Abstract要約: Mocap-2-to-3は単分子入力からマルチビューリフトを実行する新しいフレームワークである。 豊富な2次元データを活用するため、複雑な3次元運動を多視点合成に分解する。 本手法は,カメラ空間のモーションリアリズムと世界空間の人間の位置決めの両面において,最先端のアプローチを超越した手法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.223455189395025
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recovering absolute human motion from monocular inputs is challenging due to two main issues. First, existing methods depend on 3D training data collected from limited environments, constraining out-of-distribution generalization. The second issue is the difficulty of estimating metric-scale poses from monocular input. To address these challenges, we introduce Mocap-2-to-3, a novel framework that performs multi-view lifting from monocular input by leveraging 2D data pre-training, enabling the reconstruction of metrically accurate 3D motions with absolute positions. To leverage abundant 2D data, we decompose complex 3D motion into multi-view syntheses. We first pretrain a single-view diffusion model on extensive 2D datasets, then fine-tune a multi-view model using public 3D data to enable view-consistent motion generation from monocular input, allowing the model to acquire action priors and diversity through 2D data. Furthermore, to recover absolute poses, we propose a novel human motion representation that decouples the learning of local pose and global movements, while encoding geometric priors of the ground to accelerate convergence. This enables progressive recovery of motion in absolute space during inference. Experimental results on in-the-wild benchmarks demonstrate that our method surpasses state-of-the-art approaches in both camera-space motion realism and world-grounded human positioning, while exhibiting superior generalization capability. Our code will be made publicly available.
• Abstract（参考訳）: 単分子入力から絶対的な人間の動きを復元することは、2つの主要な問題により困難である。 まず、既存の手法は限られた環境から収集した3Dトレーニングデータに依存し、分布外一般化を制約する。 第二の問題は、単分子入力からメートル法スケールのポーズを推定することの難しさである。 これらの課題に対処するために,2次元データの事前学習を活用してモノラル入力からのマルチビューリフトを行う新しいフレームワークであるMocap-2-to-3を導入する。 豊富な2次元データを活用するため、複雑な3次元運動を多視点合成に分解する。 まず、広義の2次元データセット上で単一ビュー拡散モデルを事前学習し、次に公開3次元データを用いてマルチビューモデルを微調整し、モノクル入力からビュー一貫性のあるモーション生成を可能にし、モデルが2次元データを介してアクションの先行と多様性を得ることを可能にする。 さらに、絶対的なポーズを復元するために、局所的なポーズとグローバルな動きの学習を分離し、地上の幾何学的先行を符号化して収束を加速する、新しい人間の動き表現を提案する。 これにより、推論中の絶対空間における運動の進行的な回復が可能になる。 In-theldベンチマークによる実験結果から,本手法はカメラ空間のモーションリアリズムと世界空間の人間の位置決めの両方において最先端のアプローチを超越し,より優れた一般化能力を示した。 私たちのコードは公開されます。

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