論文の概要: Mitigating Error Accumulation in Co-Speech Motion Generation via Global Rotation Diffusion and Multi-Level Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.10076v1
• Date: Fri, 14 Nov 2025 01:30:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-14 22:53:22.683573
• Title: Mitigating Error Accumulation in Co-Speech Motion Generation via Global Rotation Diffusion and Multi-Level Constraints
• Title（参考訳）: グローバル回転拡散とマルチレベル制約による共音声動作生成における誤り蓄積の軽減
• Authors: Xiangyue Zhang, Jianfang Li, Jianqiang Ren, Jiaxu Zhang,
• Abstract要約: 既存の生成法は、骨格構造に基づいて階層的に定義される局所的な関節回転で動作する。 これは生成中の累積誤差を生じさせ、エンドエフェクターにおける不可解な動きとして現れる。 我々は,グローバルな関節回転の空間で直接動作する拡散ベースのフレームワークであるGlobalDiffを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.736213513963954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Reliable co-speech motion generation requires precise motion representation and consistent structural priors across all joints. Existing generative methods typically operate on local joint rotations, which are defined hierarchically based on the skeleton structure. This leads to cumulative errors during generation, manifesting as unstable and implausible motions at end-effectors. In this work, we propose GlobalDiff, a diffusion-based framework that operates directly in the space of global joint rotations for the first time, fundamentally decoupling each joint's prediction from upstream dependencies and alleviating hierarchical error accumulation. To compensate for the absence of structural priors in global rotation space, we introduce a multi-level constraint scheme. Specifically, a joint structure constraint introduces virtual anchor points around each joint to better capture fine-grained orientation. A skeleton structure constraint enforces angular consistency across bones to maintain structural integrity. A temporal structure constraint utilizes a multi-scale variational encoder to align the generated motion with ground-truth temporal patterns. These constraints jointly regularize the global diffusion process and reinforce structural awareness. Extensive evaluations on standard co-speech benchmarks show that GlobalDiff generates smooth and accurate motions, improving the performance by 46.0 % compared to the current SOTA under multiple speaker identities.
• Abstract（参考訳）: 信頼性の高い共同音声の動作生成には、正確な動きの表現と全ての関節における一貫した構造的先行が必要である。 既存の生成法は通常、骨格構造に基づいて階層的に定義される局所的な関節回転で動作する。 これは生成中の累積誤差を生じさせ、エンドエフェクターにおける不安定で不可解な動きを示す。 本研究では,グローバルな関節回転の空間内で直接動作する拡散型フレームワークであるGlobalDiffを提案し,各関節の予測を上流依存性から根本的に分離し,階層的誤差の蓄積を軽減する。 グローバルな回転空間における構造的前提の欠如を補うため,マルチレベル制約方式を導入する。 具体的には、関節構造制約は、各関節の周囲に仮想アンカーポイントを導入し、よりきめ細かい方向を捉える。 骨格構造制約は、構造的整合性を維持するために骨間の角の整合性を強制する。 時間構造制約は、複数スケールの変分エンコーダを用いて、生成した動きを地絡時間パターンに整列させる。 これらの制約は、グローバル拡散プロセスを共同で調整し、構造的認識を強化する。 標準共音声ベンチマークの大規模な評価は、GlobalDiffがスムーズで正確な動きを発生し、現在のSOTAに比べて46.0%性能が向上していることを示している。

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