論文の概要: Multi-Modal Motion Retrieval by Learning a Fine-Grained Joint Embedding Space

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23188v1
• Date: Thu, 31 Jul 2025 01:59:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.926641
• Title: Multi-Modal Motion Retrieval by Learning a Fine-Grained Joint Embedding Space
• Title（参考訳）: 微細な関節埋め込み空間の学習によるマルチモーダル運動検索
• Authors: Shiyao Yu, Zi-An Wang, Kangning Yin, Zheng Tian, Mingyuan Zhang, Weixin Si, Shihao Zou,
• Abstract要約: モーション検索は、モーション生成よりも精度、リアリズム、制御性、編集性に優れるモーション取得に不可欠である。 既存のアプローチでは、コントラスト学習を活用して、テキストや視覚的モダリティからの動きを検索するための統合的な埋め込み空間を構築する。 本研究では, テキスト, オーディオ, ビデオ, モーションの4つのモードを, きめ細かい関節埋め込み空間内に配置するフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.146062492621265
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion retrieval is crucial for motion acquisition, offering superior precision, realism, controllability, and editability compared to motion generation. Existing approaches leverage contrastive learning to construct a unified embedding space for motion retrieval from text or visual modality. However, these methods lack a more intuitive and user-friendly interaction mode and often overlook the sequential representation of most modalities for improved retrieval performance. To address these limitations, we propose a framework that aligns four modalities -- text, audio, video, and motion -- within a fine-grained joint embedding space, incorporating audio for the first time in motion retrieval to enhance user immersion and convenience. This fine-grained space is achieved through a sequence-level contrastive learning approach, which captures critical details across modalities for better alignment. To evaluate our framework, we augment existing text-motion datasets with synthetic but diverse audio recordings, creating two multi-modal motion retrieval datasets. Experimental results demonstrate superior performance over state-of-the-art methods across multiple sub-tasks, including an 10.16% improvement in R@10 for text-to-motion retrieval and a 25.43% improvement in R@1 for video-to-motion retrieval on the HumanML3D dataset. Furthermore, our results show that our 4-modal framework significantly outperforms its 3-modal counterpart, underscoring the potential of multi-modal motion retrieval for advancing motion acquisition.
• Abstract（参考訳）: モーション検索は、モーション生成よりも精度、リアリズム、制御性、編集性に優れるモーション取得に不可欠である。 既存のアプローチでは、コントラスト学習を活用して、テキストや視覚的モダリティからの動きを検索するための統合的な埋め込み空間を構築する。 しかし、これらの手法はより直感的でユーザフレンドリなインタラクションモードを欠き、多くの場合、検索性能を改善するためのほとんどのモダリティのシーケンシャルな表現を見落としている。 これらの制約に対処するため, テキスト, 音声, ビデオ, モーションの4つのモードを, きめ細かい関節埋め込み空間内に配置し, ユーザの没入感と利便性を高めるために, 音声を初めて組み込んだフレームワークを提案する。 このきめ細かい空間は、シーケンスレベルのコントラスト学習アプローチによって達成される。 本フレームワークを評価するために,既存のテキストモーションデータセットを合成音声記録により拡張し,2つのマルチモーダルモーション検索データセットを作成する。 実験の結果,テキスト・トゥ・モーション検索におけるR@10の10.16%の改善,HumanML3Dデータセットにおけるビデオ・トゥ・モーション検索におけるR@1の25.43%の改善など,複数のサブタスクにおける最先端手法よりも優れた性能を示した。 さらに,我々の4モーダル・フレームワークは3モーダル・フレームワークを著しく上回り,運動獲得に向けた多モーダル・モーション・検索の可能性を強調した。

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