任务无关的分层人类运动先验建模：基于变分自编码器的方法

一种能够描述人类运动的深度生成模型，可为众多基础性计算机视觉与图形学任务带来显著益处，例如提升基于视频的人体姿态估计的鲁棒性、在遮挡情况下预测动作捕捉系统中完整的身体运动，以及通过生成合理运动来辅助关键帧动画。本文提出了一种基于全局与局部联合隐空间的通用方法，用于学习与具体任务无关的复杂人类运动，从而实现粗粒度与细粒度的运动建模。具体而言，我们提出了一种分层运动变分自编码器（Hierarchical Motion Variational Autoencoder, HM-VAE），其包含两级分层隐空间结构：全局隐空间用于捕捉整体身体运动特征，局部隐空间则用于建模各身体部位的精细姿态变化。我们在多项任务中验证了所提HM-VAE的有效性，包括基于视频的人体姿态估计、从部分观测中完成缺失动作，以及从稀疏关键帧生成完整运动序列。值得注意的是，尽管本模型并未针对上述任一任务进行专门训练，其性能仍显著优于各类任务专用模型。该通用型人体运动先验模型能够修复受损的人体动画，并从不完整观测中生成完整的运动序列。