論文の概要: Go to Zero: Towards Zero-shot Motion Generation with Million-scale Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.07095v1
• Date: Wed, 09 Jul 2025 17:52:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-10 17:37:43.717157
• Title: Go to Zero: Towards Zero-shot Motion Generation with Million-scale Data
• Title（参考訳）: Go to Zero:何百万ものデータによるゼロショットモーション生成を目指す
• Authors: Ke Fan, Shunlin Lu, Minyue Dai, Runyi Yu, Lixing Xiao, Zhiyang Dou, Junting Dong, Lizhuang Ma, Jingbo Wang,
• Abstract要約: 我々は、ゼロショットの一般化能力を達成するために、テキスト・トゥ・モーションを新しい時代へと押し込む。 これまでに2000時間以上、200万以上の高品質なモーションシーケンスを備えた、人間のモーションデータセットとして最大であるMotionMillionを紹介した。 我々は、ゼロショットモーション生成を評価するための最も包括的なベンチマークであるMotionMillion-Evalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.595803661584032
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Generating diverse and natural human motion sequences based on textual descriptions constitutes a fundamental and challenging research area within the domains of computer vision, graphics, and robotics. Despite significant advancements in this field, current methodologies often face challenges regarding zero-shot generalization capabilities, largely attributable to the limited size of training datasets. Moreover, the lack of a comprehensive evaluation framework impedes the advancement of this task by failing to identify directions for improvement. In this work, we aim to push text-to-motion into a new era, that is, to achieve the generalization ability of zero-shot. To this end, firstly, we develop an efficient annotation pipeline and introduce MotionMillion-the largest human motion dataset to date, featuring over 2,000 hours and 2 million high-quality motion sequences. Additionally, we propose MotionMillion-Eval, the most comprehensive benchmark for evaluating zero-shot motion generation. Leveraging a scalable architecture, we scale our model to 7B parameters and validate its performance on MotionMillion-Eval. Our results demonstrate strong generalization to out-of-domain and complex compositional motions, marking a significant step toward zero-shot human motion generation. The code is available at https://github.com/VankouF/MotionMillion-Codes.
• Abstract（参考訳）: テキスト記述に基づく多種多様な自然な人間の動作シーケンスの生成は、コンピュータビジョン、グラフィックス、ロボット工学の領域における基礎的かつ挑戦的な研究領域を構成する。 この分野での大きな進歩にもかかわらず、現在の方法論は、訓練データセットの限られたサイズに起因するゼロショットの一般化能力に関する課題に直面していることが多い。 さらに,総合的な評価枠組みの欠如は,改善の方向性の特定に失敗することで,この課題の進展を阻害する。 本研究では,ゼロショットの一般化能力を実現するために,テキスト・トゥ・モーションを新たな時代へと押し上げることを目的とする。 この目的のために、まず、効率的なアノテーションパイプラインを開発し、これまでに2000時間以上、200万以上の高品質なモーションシーケンスを特徴とするモーションミリオン(MotionMillion)を導入した。 さらに、ゼロショットモーション生成を評価するための最も包括的なベンチマークであるMotionMillion-Evalを提案する。 スケーラブルなアーキテクチャを活用して、モデルを7Bパラメータに拡張し、MotionMillion-Evalのパフォーマンスを検証する。 以上の結果から, 領域外および複雑な構成運動への強い一般化が示され, ゼロショット人体運動生成への重要な一歩となった。 コードはhttps://github.com/VankouF/MotionMillion-Codesで入手できる。

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