論文の概要: MotionBricks: Scalable Real-Time Motions with Modular Latent Generative Model and Smart Primitives

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24833v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 17:58:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.528
• Title: MotionBricks: Scalable Real-Time Motions with Modular Latent Generative Model and Smart Primitives
• Title（参考訳）: MotionBricks: モジュール潜在生成モデルとスマートプリミティブを備えたスケーラブルなリアルタイムモーション
• Authors: Tingwu Wang, Olivier Dionne, Michael De Ruyter, David Minor, Davis Rempe, Kaifeng Zhao, Mathis Petrovich, Ye Yuan, Chenran Li, Zhengyi Luo, Brian Robison, Xavier Blackwell, Bernardo Antoniazzi, Xue Bin Peng, Yuke Zhu, Simon Yuen,
• Abstract要約: 大規模なリアルタイム生成フレームワークであるMotionBricksを紹介した。 まず,ロバストなリアルタイム動作生成に適した大規模モジュールラテント生成バックボーンを提案する。 第二に、ナビゲーションとオブジェクトインタラクションの両方をオーサリングするための統一的で堅牢で直感的なインターフェースを提供するスマートプリミティブを導入します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 32.00473064932455
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite transformative advances in generative motion synthesis, real-time interactive motion control remains dominated by traditional techniques. In this work, we identify two key challenges in bridging research and production: 1) Real-time scalability: Industry applications demand real-time generation of a vast repertoire of motion skills, while generative methods exhibit significant degradation in quality and scalability under real-time computation constraints, and 2) Integration: Industry applications demand fine-grained multi-modal control involving velocity commands, style selection, and precise keyframes, a need largely unmet by existing text- or tag-driven models. To overcome these limitations, we introduce MotionBricks: a large-scale, real-time generative framework with a two-fold solution. First, we propose a large-scale modular latent generative backbone tailored for robust real-time motion generation, effectively modeling a dataset of over 350,000 motion clips with a single model. Second, we introduce smart primitives that provide a unified, robust, and intuitive interface for authoring both navigation and object interaction. Applications can be designed in a plug-and-play manner like assembling bricks without expert animation knowledge. Quantitatively, we show that MotionBricks produces state-of-the-art motion quality on open-source and proprietary datasets of various scales, while also achieving a real-time throughput of 15,000 FPS with 2ms latency. We demonstrate the flexibility and robustness of MotionBricks in a complete production-level animation demo, covering navigation and object-scene interaction across various styles with a unified model. To showcase our framework's application beyond animation, we deploy MotionBricks on the Unitree G1 humanoid robot to demonstrate its flexibility and generalization for real-time robotic control.
• Abstract（参考訳）: 生成運動合成の革新的進歩にもかかわらず、リアルタイムのインタラクティブな動作制御は従来の技術に支配されている。 本研究では,研究と生産の橋渡しにおける2つの重要な課題を明らかにする。 1) リアルタイムスケーラビリティ: 産業アプリケーションは、膨大な動きスキルのレパートリーをリアルタイムに生成することを要求する一方、生成手法は、リアルタイム計算制約下での品質とスケーラビリティを著しく低下させる。 2) 統合: 産業アプリケーションは、ベロシティコマンド、スタイルの選択、正確なキーフレームを含む、きめ細かいマルチモーダル制御を必要とします。 これらの制限を克服するため、我々はMotionBricksを紹介した。 まず,350,000本以上のモーションクリップのデータセットを1つのモデルで効果的にモデル化し,ロバストなリアルタイムモーション生成に適した大規模モジュールラテント生成バックボーンを提案する。 第二に、ナビゲーションとオブジェクトインタラクションの両方をオーサリングするための統一的で堅牢で直感的なインターフェースを提供するスマートプリミティブを導入します。 アプリケーションは、熟練したアニメーション知識なしでレンガを組み立てるなど、プラグアンドプレイで設計することができる。 定量的に、MotionBricksは、様々なスケールのオープンソースおよびプロプライエタリなデータセット上で、最先端のモーションクオリティを生成すると同時に、2msのレイテンシを持つ15,000 FPSのリアルタイムスループットを実現する。 我々はMotionBricksの柔軟性と堅牢性を実運用レベルのアニメーションデモで示し、ナビゲーションとオブジェクトとシーンのインタラクションを統一されたモデルでカバーした。 アニメーション以外のフレームワークのアプリケーションをデモするために,Unitree G1のヒューマノイドロボットにMotionBricksをデプロイし,その柔軟性とリアルタイムロボット制御の一般化を実証する。

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