通往实体数字人：人物-场景交互动作生成

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本文介绍了北京大学人工智能研究院朱毅鑫助理教授团队与北京通用人工智能研究院黄思远研究员团队联合在 CVPR 2024 会议上发表的论文，题为Scaling Up Dynamic Human-Scene Interaction Modeling。 该研究聚焦于人与场景交互的动作生成问题，在建模、方法和训练数据方面均有创新贡献。研究团队提出了 一种使用自回归条件扩散模型的动作生成框架，实现了丰富、真实且无长度限制的人体动作生成 。通过引入一种局部场景表征方法，高效地将场景信息作为条件融入扩散模型。对于长时间序列的动作，文章提出一种简单有效的 进度标识符 ，使得自回归生成机制能够完整地呈现动作的语义。此外，文章发布了目前为止最大的一个 人物-场景交互数据集 ，包含详尽的针对人物动作以及三维场景的标注信息。 本文第一作者是北京大学人工智能研究院博士生蒋楠（导 ………………………………