AvatarGO：输入文本直接生成可动画化的4D人类与物体交互场景

AvatarGO简介

AvatarGO是由南洋理工大学S-Lab、上海人工智能实验室和香港大学联合开发的创新框架，旨在通过文本输入直接生成可动画化的4D人类与物体交互场景。该框架突破了传统方法的局限，采用零样本学习和预训练扩散模型，解决了人体与物体交互中“在哪里”和“如何”接触的关键问题。通过LLM引导的接触重定位和对应感知运动优化，AvatarGO能够精确识别接触区域，并在动画生成中有效避免穿透问题，展现出强大的鲁棒性和真实感。这一成果不仅为虚拟现实、增强现实和游戏开发等领域带来了新的技术突破，也为人类中心的4D内容创作开辟了新的可能性。

AvatarGO主要功能

1. 零样本4D人类与物体交互生成：AvatarGO能够直接从文本描述生成4D人类与物体交互场景，无需大量标注数据，适用于虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和游戏开发等领域。
2. 高保真度动画生成：通过优化人体与物体的空间关系和运动场，AvatarGO能够生成高质量、连贯的4D动画，同时有效避免物体穿透问题。
3. 文本驱动的交互设计：用户可以通过简单的文本输入指定人类与物体的交互方式（如“手持”“肩扛”等），系统自动解析并生成相应的3D场景和动画。
4. 多样化的场景生成：AvatarGO支持多种人类与物体组合，能够生成从简单日常场景到复杂虚拟角色的交互动画，具有很强的泛化能力。

AvatarGO技术原理

1. LLM引导的接触重定位：使用Lang-SAM（Language Segment Anything）技术，从文本描述中识别出人体与物体的接触部位（如手、肩等）。通过渲染3D人体模型并反投影2D分割掩码，精确确定物体与人体的接触区域，从而解决“在哪里”交互的问题。
2. 对应感知运动优化：借助SMPL-X模型的线性混合蒙皮（LBS）函数，为人体和物体构建运动场。通过优化物体的全局参数（旋转和平移），并引入对应感知损失函数（LCA），确保在动画过程中人体与物体的空间关系保持一致，解决“如何”交互的问题。
3. 空间感知分数蒸馏采样（SSDS）：在3D静态生成阶段，通过增强扩散模型的注意力机制，强化文本中描述的人体与物体的空间关系，从而生成更准确的3D场景。
4. 联合优化与动画生成：在4D动画阶段，AvatarGO将人体和物体的动画联合优化，利用预训练的视频扩散模型和HexPlane特征提取网络，生成连贯的动画序列，同时保持交互的真实性和连贯性。

AvatarGO应用场景

1. 虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：用于创建沉浸式的虚拟场景，如虚拟会议、虚拟旅游或AR工具交互，增强用户体验。
2. 游戏开发：快速生成游戏角色与道具的交互动画，降低制作成本，提升游戏的多样性和真实感。
3. 影视制作：用于预览特效场景或生成虚拟角色的交互动作，提高制作效率，减少后期特效成本。
4. 教育与培训：创建虚拟教学场景，如模拟手术、机械操作或历史场景重现，提升学习的趣味性和直观性。
5. 广告与营销：生成个性化的3D广告内容，如虚拟代言人与产品交互，吸引用户注意力，提升品牌影响力。
6. 社交与娱乐：用于生成个性化的虚拟形象和互动内容，如虚拟演唱会、社交平台的虚拟互动，丰富用户娱乐体验。

AvatarGO项目入口

• 项目主页：
• GitHub代码库：https://github.com/yukangcao/AvatarGO
• arXiv技术论文：https://arxiv.org/pdf/2410.07164