論文の概要: BioMoDiffuse: Physics-Guided Biomechanical Diffusion for Controllable and Authentic Human Motion Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.06151v1
- Date: Sat, 08 Mar 2025 10:22:36 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-11 20:09:44.210835
- Title: BioMoDiffuse: Physics-Guided Biomechanical Diffusion for Controllable and Authentic Human Motion Synthesis
- Title（参考訳）: BioModiffuse: 物理誘導型バイオメカニカル拡散による人体運動の制御
- Authors: Zixi Kang, Xinghan Wang, Yadong Mu,
- Abstract要約: 本稿では,バイオメカニクスを意識した新しい拡散フレームワークであるBioMoDiffuseを紹介する。
1)筋電図(EMG)信号を加速度制約と統合する軽量な生体力学ネットワーク,(2)修正されたオイラー・ラグランジュ方程式によるリアルタイムな生体力学的検証を組み込んだ物理誘導拡散プロセス,(3)運動速度と意味文脈の独立的な制御を可能にする分離制御機構である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.750804738752105
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Human motion generation holds significant promise in fields such as animation, film production, and robotics. However, existing methods often fail to produce physically plausible movements that adhere to biomechanical principles. While recent autoregressive and diffusion models have improved visual quality, they frequently overlook essential biodynamic features, such as muscle activation patterns and joint coordination, leading to motions that either violate physical laws or lack controllability. This paper introduces BioMoDiffuse, a novel biomechanics-aware diffusion framework that addresses these limitations. It features three key innovations: (1) A lightweight biodynamic network that integrates muscle electromyography (EMG) signals and kinematic features with acceleration constraints, (2) A physics-guided diffusion process that incorporates real-time biomechanical verification via modified Euler-Lagrange equations, and (3) A decoupled control mechanism that allows independent regulation of motion speed and semantic context. We also propose a set of comprehensive evaluation protocols that combines traditional metrics (FID, R-precision, etc.) with new biomechanical criteria (smoothness, foot sliding, floating, etc.). Our approach bridges the gap between data-driven motion synthesis and biomechanical authenticity, establishing new benchmarks for physically accurate motion generation.
- Abstract（参考訳）: 人間のモーション生成はアニメーション、映画制作、ロボット工学といった分野において大きな可能性を秘めている。
しかし、既存の手法は、しばしば生体力学の原理に従う物理的に妥当な運動を生み出すことに失敗する。
最近の自己回帰モデルや拡散モデルでは視覚的品質が向上しているが、筋肉の活性化パターンや関節の調整といった重要な生体力学的特徴をしばしば見落とし、身体的法則に違反したり制御性に欠ける運動につながる。
本稿では,これらの制約に対処するバイオメカニクスを意識した新しい拡散フレームワークであるBioMoDiffuseを紹介する。
1)筋電図(EMG)信号と運動学的特徴を加速度的制約と統合する軽量な生体力学ネットワーク,(2)修正オイラー・ラグランジュ方程式によるリアルタイムバイオメカニカル検証を組み込んだ物理誘導拡散プロセス,(3)運動速度と意味文脈を独立に制御する分離制御機構。
また,従来の指標(FID,R精度など)と新しい生体力学的基準(平滑性,滑走性,浮動性など)を組み合わせた総合評価プロトコルを提案する。
本稿では,データ駆動型モーション合成とバイオメカニカル認証のギャップを埋め,物理精度の高いモーション生成のための新しいベンチマークを構築した。
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