HiC-Motion|人类运动数据集|视频生成数据集

HiC-Motion是一个大规模的人类运动视频数据集，由Adobe研究所和加州大学默塞德分校的研究团队创建。该数据集包含30万条视频，涵盖了室内外多种场景和多样化的日常及体育活动。数据集通过使用先进的3D姿态估计算法对视频进行标注，确保了运动序列的高质量和一致性。创建过程中，研究人员从开放域的互联网视频中筛选出包含单人运动的视频，并进行了详细的预处理和增强。该数据集主要用于2D场景下的人类运动生成任务，旨在解决现有方法在特定运动类型和场景匹配上的局限性，提升视频合成中的人类运动质量。

AI搜集汇总

数据集介绍

构建方式

HiC-Motion数据集通过从包含3000万条开放域互联网视频的内部数据集中筛选出包含单人活动的视频构建而成。筛选过程利用了基于关键点的模型，如Keypoint R-CNN和OpenPose，确保视频中包含显著的人体运动。最终，数据集包含30万条视频，每条视频均超过256帧，涵盖了室内外多种场景和丰富的日常及体育活动。为了确保运动与场景背景的兼容性，研究人员使用4D-Humans方法提取伪真实3D人体运动，并通过Mask R-CNN去除视频中的人体部分，保留背景图像。

特点

HiC-Motion数据集的显著特点在于其大规模、多样性和场景感知能力。该数据集不仅包含了30万条高质量的单人活动视频，还通过3D姿态估计和背景图像处理，确保了运动序列与场景背景的精确对齐。此外，数据集涵盖了超过1000种不同的活动类别，从日常任务到复杂的体育运动，极大地丰富了现有场景感知运动生成数据集的多样性。

使用方法

HiC-Motion数据集主要用于训练和评估基于场景和文本条件的人体运动生成模型。研究人员可以通过该数据集训练扩散模型，使其能够根据输入的场景图像和文本提示生成与场景兼容的人体运动序列。生成的运动序列可进一步用于视频生成任务，如动画制作或虚拟环境中的角色动作设计。此外，数据集的高质量和多样性使其成为评估模型在不同场景和活动下表现的重要基准。

背景与挑战

背景概述

随着视频生成技术的快速发展，生成逼真的人类动作视频仍然是一个具有挑战性的任务。现有的方法通常依赖于从其他视频中提取的运动序列作为控制信号，这限制了其在特定运动类型和全局场景匹配中的应用。为了解决这一问题，Hsin-Ping Huang等人提出了Move-in-2D方法，该方法通过结合场景图像和文本提示生成适应不同场景的人类运动序列。为了训练这一模型，研究团队收集了一个大规模的视频数据集HiC-Motion，该数据集包含了单人活动的视频，并标注了相应的运动序列。该数据集的创建旨在推动2D场景下人类运动生成的研究，并为视频合成任务提供高质量的运动序列。

当前挑战

HiC-Motion数据集的构建面临多个挑战。首先，现有的数据集无法满足同时包含运动序列、文本描述和场景图像的需求，因此需要从互联网视频中筛选和标注大量数据。其次，如何有效地将文本和场景图像作为输入条件来生成运动序列也是一个技术难题。此外，数据集的构建过程中还需要确保背景的静态性，以保证场景图像在整个运动序列中的可靠性。最后，如何在高动态场景中生成与文本描述和场景图像高度一致的运动序列，仍然是一个亟待解决的问题。

常用场景

经典使用场景

HiC-Motion数据集最经典的使用场景在于生成与特定场景图像和文本描述相匹配的人类动作序列。通过结合场景图像和文本提示，该数据集支持生成多样化的动作序列，这些序列不仅符合文本描述，还能自然地投影到目标场景中。这一特性使得HiC-Motion在视频生成、虚拟环境中的动作模拟以及增强现实应用中具有广泛的应用潜力。

实际应用

在实际应用中，HiC-Motion数据集可用于虚拟现实、电影制作、游戏开发以及人机交互等领域。例如，在虚拟现实中，该数据集可以生成与用户所处环境相匹配的动作序列，增强沉浸感；在电影制作中，它可以用于生成与特定场景相协调的演员动作；在游戏开发中，它可以帮助设计更加逼真的角色动作。

衍生相关工作

基于HiC-Motion数据集，许多相关工作得以展开，包括改进的扩散模型、多模态条件下的动作生成算法以及场景感知的视频生成技术。例如，一些研究通过结合文本和图像条件，进一步提升了动作生成的质量和多样性；另一些工作则探索了如何在视频生成中更好地利用生成的动作序列，以实现更加自然的视觉效果。