ProAct: 能動的な身体性ソーシャルエージェントのためのデュアルシステムフレームワーク
ProAct: A Dual-System Framework for Proactive Embodied Social Agents
低遅延の行動システムと長時間の社会的推論を行う認知システムを分離し、意図に基づく流動的なジェスチャー生成を可能にするデュアルシステムを提案。人型ロボットに実装し、能動性と社会的存在感が向上することを示した。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Zeyi Zhang, Zixi Kang, Ruijie Zhao, Yusen Feng, Biao Jiang, Libin Liu
分類: cs.RO, cs.CV, cs.GR
原文アブストラクト
Embodied social agents have recently advanced in generating synchronized speech and gestures. However, most interactive systems remain fundamentally reactive, responding only to current sensory inputs within a short temporal window. Proactive social behavior, in contrast, requires deliberation over accumulated context and intent inference, which conflicts with the strict latency budget of real-time interaction. We present \emph{ProAct}, a dual-system framework that reconciles this time-scale conflict by decoupling a low-latency \emph{Behavioral System} for streaming multimodal interaction from a slower \emph{Cognitive System} which performs long-horizon social reasoning and produces high-level proactive intentions. To translate deliberative intentions into continuous non-verbal behaviors without disrupting fluency, we introduce a streaming flow-matching model conditioned on intentions via ControlNet. This mechanism supports asynchronous intention injection, enabling seamless transitions between reactive and proactive gestures within a single motion stream. We deploy ProAct on a physical humanoid robot and evaluate both motion quality and interactive effectiveness. In real-world interaction user studies, participants and observers consistently prefer ProAct over reactive variants in perceived proactivity, social presence, and overall engagement, demonstrating the benefits of dual-system proactive control for embodied social interaction.
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