Motion-X++|3D人体运动数据集|生成技术数据集

Motion-X++是由国际数字经济学院（IDEA）等机构开发的大规模多模态3D全身人体运动数据集，旨在解决现有数据集在面部表情、手势和精细姿势描述方面的不足。该数据集包含19.5M帧的3D全身姿势注释，覆盖120.5K运动序列，数据来源于80.8K RGB视频和45.3K音频。数据集通过自动化的注释流程生成，支持多种下游任务，如文本驱动的全身运动生成、音频驱动的运动生成、3D全身人体网格恢复和2D全身关键点估计等。Motion-X++的应用领域广泛，涵盖了机器人、动画、游戏和生成艺术等多个领域，旨在生成更具表现力和自然感的运动序列。

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数据集介绍

构建方式

Motion-X++ 数据集的构建采用了多模态的自动标注流程，首先从大量RGB视频中提取3D全身运动数据，并结合SMPL-X模型进行参数优化，生成精确的3D运动标注。通过改进的标注流程，数据集进一步扩展了数据量和模态，涵盖了120.5K个运动序列、80.8K个RGB视频、45.3K个音频样本以及19.5M帧级别的全身姿态描述。数据集的构建还引入了GPT-4V生成的语言描述，确保了文本标注的丰富性和准确性。

特点

Motion-X++ 数据集的特点在于其多模态性和大规模性。它不仅包含了全身运动数据，还涵盖了面部表情、手势动作等细节，弥补了现有数据集在表达力和多样性上的不足。数据集提供了19.5M帧的3D全身姿态标注，涵盖了室内外多种场景，支持多种下游任务，如文本驱动的运动生成、音频驱动的运动生成、3D全身人体网格恢复等。此外，数据集还通过自动生成的帧级别姿态描述和序列级别语义标签，进一步增强了数据的丰富性和实用性。

使用方法

Motion-X++ 数据集的使用方法广泛，适用于多种下游任务。在文本驱动的运动生成任务中，用户可以通过输入文本描述生成对应的全身运动序列；在音频驱动的运动生成任务中，数据集提供了音频与运动的配对数据，支持音乐到舞蹈的生成。此外，数据集还可用于3D全身人体网格恢复和2D全身关键点估计等任务。用户可以通过调用数据集中的多模态数据（如视频、音频、文本等）进行模型训练和验证，进一步提升生成运动的自然性和多样性。

背景与挑战

背景概述

Motion-X++ 是一个大规模的多模态3D全身人体运动数据集，由国际数字经济学院（IDEA）的研究团队于2023年提出。该数据集旨在解决现有运动数据集在捕捉全身运动、面部表情和手势方面的不足，特别是在多样性和表达力上的局限。Motion-X++ 包含了19.5M帧的3D全身姿态标注，覆盖了120.5K个运动序列，并提供了80.8K个RGB视频、45.3K个音频文件以及19.5M帧级别的全身姿态描述。该数据集的创建通过自动化的标注流程，能够从RGB视频中捕捉3D全身运动并生成相应的文本标签，极大地提升了数据集的规模和多样性。Motion-X++ 在文本驱动的全身运动生成、音频驱动的运动生成、3D全身人体网格恢复等下游任务中展现了显著的优势。

当前挑战

Motion-X++ 面临的挑战主要集中在两个方面。首先，现有运动数据集通常仅捕捉身体运动，缺乏面部表情和手势的细节，导致生成的运动缺乏真实感和表达力。其次，数据集的构建过程中，如何从多场景视频中自动捕捉高质量的3D全身运动并生成精确的文本标签是一个技术难题。尽管无标记的视觉捕捉方法在捕捉大规模运动方面具有潜力，但其精度仍不及基于标记的捕捉系统。此外，视频中的不连续动作、手势不准确、面部表情崩溃等问题也对数据集的构建提出了挑战。为了解决这些问题，研究团队开发了先进的镜头检测算法和优化策略，以确保捕捉到的运动具有连续性和物理合理性。

常用场景

经典使用场景

Motion-X++数据集在3D全身人体运动生成和理解领域具有广泛的应用。该数据集通过提供大规模的多模态数据，支持从文本或音频生成逼真的全身运动序列。其经典使用场景包括文本驱动的全身运动生成、音频驱动的运动生成、3D全身人体网格恢复以及2D全身关键点估计等任务。这些任务在虚拟现实、动画制作、游戏开发以及人机交互等领域中具有重要应用。

解决学术问题

Motion-X++解决了现有运动数据集在多样性、表达能力和规模上的不足。传统数据集通常仅捕捉身体动作，缺乏面部表情和手势的细节，且多局限于实验室环境。Motion-X++通过自动化的标注流程，从RGB视频中捕获3D全身运动，并生成丰富的文本描述，解决了数据稀缺性和多样性不足的问题。此外，其多模态标签支持多种下游任务，推动了运动生成和理解领域的研究进展。

衍生相关工作

Motion-X++的发布推动了多项相关经典工作的诞生。例如，基于该数据集的文本驱动运动生成方法（如MotionDiffuse和T2M-GPT）在生成多样化和逼真的运动序列方面取得了显著进展。此外，音频驱动运动生成任务（如FineDance和EDGE）也受益于Motion-X++提供的丰富音频-运动对数据。在3D人体网格恢复和2D关键点估计任务中，该数据集的高质量标注为模型训练提供了强有力的支持，推动了相关算法的性能提升。