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モーション生成arXiv:2604.24833

MotionBricks: モジュール型潜在生成モデルとスマートプリミティブによるスケーラブルなリアルタイムモーション生成

MotionBricks: Scalable Real-Time Motions with Modular Latent Generative Model and Smart Primitives

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大規模なモーション生成をリアルタイムで行うためのフレームワークを提案し、35万以上のモーションクリップを単一モデルで扱い、速度指令やスタイル選択などの細かい制御を可能にするスマートプリミティブを導入した。

詳しい要約

1. どんなもの?

- 大規模なリアルタイム生成モーション合成フレームワーク「MotionBricks」を提案。 - 350,000以上のモーションクリップを単一モデルで学習し、リアルタイム生成を実現。 - ナビゲーションとオブジェクトインタラクションを統合的に扱う「smart primitives」を導入。 - アニメーション制作やロボット制御への応用を目指す。

2. 先行研究と比べてどこがすごい?

- 従来の生成手法はリアルタイム制約下で品質とスケーラビリティが大幅に劣化。 - 既存のテキストやタグ駆動モデルでは、速度コマンド、スタイル選択、キーフレームなどの細かいマルチモーダル制御が困難。 - MotionBricksは大規模データセットを単一モデルで扱い、リアルタイム性能と品質を両立。 - プラグアンドプレイで専門知識なしにアプリケーション設計が可能。

3. 技術・手法の肝は?

- 大規模モジュラー潜在生成バックボーンを提案し、リアルタイムモーション生成に特化。 - 350,000以上のモーションクリップを単一モデルで効果的にモデリング。 - smart primitivesがナビゲーションとオブジェクトインタラクションのための統一インターフェースを提供。 - 速度コマンド、スタイル選択、キーフレームなどのマルチモーダル制御を統合。

4. どうやって有効だと検証した?

- オープンソースおよびプロプライエタリの様々な規模のデータセットで最先端のモーション品質を達成。 - リアルタイムスループット15,000 FPS、レイテンシ2msを実現。 - ナビゲーションとオブジェクト・シーンインタラクションを含むプロダクションレベルのアニメーションデモで柔軟性と堅牢性を実証。 - Unitree G1ヒューマノイドロボットに展開し、リアルタイムロボット制御への汎用性を示す。

5. 議論はある?

- 要旨からは不明。

6. 次に読むべき論文は?

- 要旨で参照/比較されている研究は明示されていない。 - 関連手法として、テキスト駆動モーション生成(例:text-to-motion)、タグ駆動モデル、従来のリアルタイムアニメーション技術が挙げられる。 - 具体的な論文名は要旨からは不明。

※ 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: 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

分類: cs.RO, cs.AI, cs.GR, cs.LG

原文アブストラクト

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.

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