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计算机科学 > 计算机视觉与模式识别

arXiv:2509.03883v1 (cs)
[提交于 2025年9月4日 ]

标题: 人体动作视频生成:综述

标题: Human Motion Video Generation: A Survey

Authors:Haiwei Xue, Xiangyang Luo, Zhanghao Hu, Xin Zhang, Xunzhi Xiang, Yuqin Dai, Jianzhuang Liu, Zhensong Zhang, Minglei Li, Jian Yang, Fei Ma, Zhiyong Wu, Changpeng Yang, Zonghong Dai, Fei Richard Yu
摘要: 人体动作视频生成由于其广泛的应用而引起了研究界的广泛关注,使得诸如逼真歌唱头或能够随着音乐流畅舞蹈的动态虚拟人等创新成为可能。然而,该领域的现有综述主要关注个别方法,缺乏对整个生成过程的全面概述。本文通过提供对人体动作视频生成的深入综述来弥补这一空白,涵盖了十余个子任务,并详细描述了生成过程的五个关键阶段:输入、动作规划、动作视频生成、优化和输出。值得注意的是,这是首个讨论大型语言模型在增强人体动作视频生成方面的潜力的综述。我们的综述回顾了人体动作视频生成在三个主要模态:视觉、文本和音频方面的最新发展和技术趋势。通过涵盖两百多篇论文,我们提供了该领域的全面概述,并突出了推动重大技术突破的关键作品。本综述的目标是揭示人体动作视频生成的前景,并作为推进数字人类全面应用的宝贵资源。本综述中所审查的模型的完整列表可在我们的仓库 https://github.com/Winn1y/Awesome-Human-Motion-Video-Generation 中找到。
摘要: Human motion video generation has garnered significant research interest due to its broad applications, enabling innovations such as photorealistic singing heads or dynamic avatars that seamlessly dance to music. However, existing surveys in this field focus on individual methods, lacking a comprehensive overview of the entire generative process. This paper addresses this gap by providing an in-depth survey of human motion video generation, encompassing over ten sub-tasks, and detailing the five key phases of the generation process: input, motion planning, motion video generation, refinement, and output. Notably, this is the first survey that discusses the potential of large language models in enhancing human motion video generation. Our survey reviews the latest developments and technological trends in human motion video generation across three primary modalities: vision, text, and audio. By covering over two hundred papers, we offer a thorough overview of the field and highlight milestone works that have driven significant technological breakthroughs. Our goal for this survey is to unveil the prospects of human motion video generation and serve as a valuable resource for advancing the comprehensive applications of digital humans. A complete list of the models examined in this survey is available in Our Repository https://github.com/Winn1y/Awesome-Human-Motion-Video-Generation.
评论: 已被TPAMI接受。Github仓库:https://github.com/Winn1y/Awesome-Human-Motion-Video-Generation IEEE Access:https://ieeexplore.ieee.org/document/11106267
主题: 计算机视觉与模式识别 (cs.CV) ; 多媒体 (cs.MM)
引用方式: arXiv:2509.03883 [cs.CV]
  (或者 arXiv:2509.03883v1 [cs.CV] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2509.03883
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI(待注册)
期刊参考: IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 2025
相关 DOI: https://doi.org/10.1109/TPAMI.2025.3594034
链接到相关资源的 DOI

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来自: Haiwei Xue [查看电子邮件]
[v1] 星期四, 2025 年 9 月 4 日 04:39:21 UTC (4,913 KB)
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