CVPR 2022 | 高質(zhì)量捕捉人物動作，網(wǎng)易互娛AI Lab提出高效視頻動捕技術(shù)

以下文章來源于CVer ，作者網(wǎng)易互娛AI Lab

iCap是網(wǎng)易互娛AI Lab研發(fā)的一款產(chǎn)品級的視覺動作捕捉工具，近日研發(fā)團(tuán)隊(duì)已將手部動作捕捉部分的算法進(jìn)行了整理，相關(guān)論文已被CVPR 2022接收。

動作捕捉技術(shù)在影視和游戲行業(yè)已得到廣泛的應(yīng)用，其中最常用的技術(shù)方案是光學(xué)動作捕捉。光學(xué)動捕需要演員穿著緊身動捕服，并且在身上粘貼光學(xué)標(biāo)記點(diǎn)，在配置好光學(xué)動捕設(shè)備的場地進(jìn)行表演和動作錄制。光學(xué)動捕設(shè)備通常價(jià)格不菲，同時(shí)還需要固定的室內(nèi)場地，使用成本和門檻較高，很多小型動畫工作室只能望而卻步。如果可以從手機(jī)拍攝的視頻中高精度地捕捉人物動作，那將是動畫師的福音。

現(xiàn)在，動畫師的福音來了。一起來看下面的視頻，只需用手機(jī)從兩個(gè)視角拍攝同一組人物動作，便可快速高質(zhì)量地捕捉到人物的動作，得到骨骼動畫數(shù)據(jù)。這些都是通過iCap——網(wǎng)易互娛AI Lab研發(fā)的一款產(chǎn)品級的視覺動作捕捉工具實(shí)現(xiàn)的。
相比于傳統(tǒng)光學(xué)動作捕捉流程，iCap有以下優(yōu)勢：
1.快速產(chǎn)出：能夠快速產(chǎn)出動作數(shù)據(jù)，更適用于敏捷開發(fā)，方便前期試錯(cuò)；2.隨時(shí)隨地：只需光照條件足夠讓拍攝清晰，便可隨時(shí)隨地拍攝視頻，產(chǎn)出結(jié)果；3.節(jié)約人力，節(jié)約成本。
值得一提的是，iCap不僅支持身體關(guān)節(jié)數(shù)據(jù)捕捉，也支持手部數(shù)據(jù)捕捉。近日，網(wǎng)易互娛AI Lab已經(jīng)將手部動作捕捉部分的算法進(jìn)行了整理，相關(guān)論文已被CVPR 2022接收。

論文鏈接：https://arxiv.org/pdf/2203.16202.pdf
現(xiàn)有的手部動作捕捉方法大部分是將手部信息和身體信息分開考慮的，即這些方案的輸入是單純的手部視覺信息。這樣做的問題是，捕捉到的手部動作可能會和手臂動作存在不匹配，不協(xié)調(diào)的情況，在整合進(jìn)全身動作捕捉數(shù)據(jù)時(shí)容易產(chǎn)生不合理的姿態(tài)。另外，現(xiàn)有的手部動作捕捉方法大多都只考慮了當(dāng)前幀的信息，未能考慮幀間連續(xù)性，輸出的動作容易出現(xiàn)抖動，也難以應(yīng)對復(fù)雜的手部動作捕捉場景（模糊、遮擋等）。這些問題都導(dǎo)致現(xiàn)有方案比較難以推向?qū)嶋H應(yīng)用。
為解決現(xiàn)有方案的痛點(diǎn)，網(wǎng)易互娛AI Lab提出了解決方案，該方案的主要貢獻(xiàn)點(diǎn)如下：
1.考慮到手臂動作和手部動作之間的相關(guān)性，設(shè)計(jì)模型同時(shí)預(yù)測手臂和手部動作；通過利用此相關(guān)性，輸出的手臂和手部姿態(tài)會更加合理；2.通過兩個(gè)transformer模型分別在時(shí)間和空間維度上提取相關(guān)性信息，使得手臂和手部的相關(guān)性能夠更好地被利用，與此同時(shí)也能輸出幀間連續(xù)的結(jié)果；另外，論文還定制了合適的目標(biāo)函數(shù)以獲得準(zhǔn)確而穩(wěn)定的輸出序列。 方法介紹
此項(xiàng)工作的目標(biāo)是從視頻中捕捉手臂和手的動作，具體地，此方案以骨骼旋轉(zhuǎn)量來表示動作。實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)最簡單的思路是直接學(xué)習(xí)一個(gè)圖像到骨骼旋轉(zhuǎn)量的映射，但這就需要有能夠和動作捕捉數(shù)據(jù)逐幀匹配圖像數(shù)據(jù)（即和動作捕捉數(shù)據(jù)對齊的視頻），這通常是難以獲取的。研究者認(rèn)為，直接從圖像輸入中學(xué)習(xí)旋轉(zhuǎn)量信息難度要大于從關(guān)鍵點(diǎn)輸入中學(xué)習(xí)旋轉(zhuǎn)量信息，因?yàn)榍罢呷鄙儆?xùn)練數(shù)據(jù)，后者則可以很方便地從動作捕捉數(shù)據(jù)中提取出（輸出關(guān)鍵點(diǎn)，輸出旋轉(zhuǎn)量）數(shù)據(jù)對?；谏鲜龇治?，方案的整體框架主要包括了一個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測模塊和一個(gè)旋轉(zhuǎn)量估計(jì)模塊。
下圖展示了iCap中手部動作捕捉算法的整體框架。

模型結(jié)構(gòu)
手部動作捕捉方案由兩個(gè)模塊組成，一個(gè)是關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測模塊，另一個(gè)是旋轉(zhuǎn)量預(yù)測模塊。我們首先獲取手部2D關(guān)鍵點(diǎn)以及手臂處的3D關(guān)鍵點(diǎn)，然后在基于這些關(guān)鍵點(diǎn)，設(shè)計(jì)了合適的模型用來估計(jì)旋轉(zhuǎn)量。
關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測模塊包含一個(gè)手部2D關(guān)鍵點(diǎn)定位模型和一個(gè)手臂3D關(guān)鍵點(diǎn)預(yù)測模型。手部2D關(guān)鍵點(diǎn)定位模型是基于MobileNetV3結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)的，具體結(jié)構(gòu)是基于one shot NAS搜索得出。手臂3D關(guān)鍵點(diǎn)則直接采用CVPR 2018的VPose3D預(yù)測全身3D姿態(tài)，再從中提取手臂關(guān)鍵點(diǎn)。
旋轉(zhuǎn)量預(yù)測模塊主要包含兩個(gè)Transformer模型，一個(gè)是Temporal Transformer，一個(gè)是Spatial Transformer，整個(gè)模塊稱為Spatial-Temporal Parallel Arm-Hand Motion Transformer（PAHMT）。
Temporal Transformer的主要目標(biāo)是提取手臂和手部動作的時(shí)序先驗(yàn)信息，以求輸出幀間連續(xù)的動作數(shù)據(jù)。Spatial Transformer的主要目標(biāo)是提取手臂姿態(tài)和手勢姿態(tài)之間的全局相關(guān)性（揮動手臂往往和揮動手掌高度相關(guān)）以及不同關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的局部相關(guān)性（譬如無名指的運(yùn)動通常會帶動中指和小拇指）。
對于一段輸入序列，將其Reshape成不同形狀以作為兩個(gè)Transformer的輸入。不論是全局相關(guān)性還是局部相關(guān)性，他們在不同幀之間都應(yīng)該保持一致，故論文受到ViT中的classification token的啟發(fā)，設(shè)置了一個(gè)可學(xué)習(xí)的regression token，用來表征空間相關(guān)性特征。我們將Spatial Transformer輸出的空間相關(guān)性特征和Temporal Transformer時(shí)序特征進(jìn)行逐元素相加（element-wise adding）得到最后的特征，最后經(jīng)過一個(gè)簡單的回歸網(wǎng)絡(luò)得到最后的輸出。
目標(biāo)函數(shù)
用來引導(dǎo)模型訓(xùn)練的目標(biāo)函數(shù)主要包含兩個(gè)部分，一部分是重建目標(biāo)函數(shù)，一部分是對抗目標(biāo)函數(shù)。

對抗目標(biāo)函數(shù)的主要目的是引導(dǎo)模型輸出具有“真實(shí)感”的手臂和手部動作。
重建目標(biāo)函數(shù)是負(fù)責(zé)去學(xué)習(xí)骨骼旋轉(zhuǎn)量的，主要由三個(gè)部分組成，L1 loss，F(xiàn)K loss和幀間平滑loss，

重建損失的基本目標(biāo)是L1 loss。

考慮到在以骨骼樹的形式表示一個(gè)姿態(tài)的旋轉(zhuǎn)量的時(shí)候，不同關(guān)節(jié)的重要程度是不一樣的（父節(jié)點(diǎn)的旋轉(zhuǎn)量會直接影響到子節(jié)點(diǎn)的位置，故同樣的旋轉(zhuǎn)誤差作用于父子節(jié)點(diǎn)時(shí)，父節(jié)點(diǎn)帶來的整體誤差更大），論文引入了FK loss，即對輸出旋轉(zhuǎn)量通過FK函數(shù)計(jì)算得到關(guān)節(jié)點(diǎn)位置，用它與ground truth關(guān)節(jié)點(diǎn)位置計(jì)算loss。 

考慮到幀間連續(xù)性，論文還引入了幀間平滑loss。 

實(shí)驗(yàn)結(jié)果
由于缺少包含手部數(shù)據(jù)的開源動作捕捉數(shù)據(jù)集，研究者收集了一套包含身體關(guān)節(jié)和手部動作的動作捕捉數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)包含500段動作，總計(jì)約20萬幀。該動捕數(shù)據(jù)主要包含了一些舞蹈和體育動作，覆蓋了很多肢體動作和手勢。研究者對該數(shù)據(jù)進(jìn)行了劃分（90%訓(xùn)練集，10%驗(yàn)證集），在此動作捕捉數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型并進(jìn)行了消融實(shí)驗(yàn)對比。下圖展示了該數(shù)據(jù)的樣例。

另外，論文還通過動捕數(shù)據(jù)渲染得到了一批包含手部動作標(biāo)簽的視頻數(shù)據(jù)，用來和state-of-the-art算法進(jìn)行對比。下圖展示了渲染數(shù)據(jù)集的樣例。

• 評價(jià)指標(biāo)：論文同時(shí)以MPJPE（Mean Per Joint Position Error）和MPJRE（Mean Per Joint Rotation Error）作為評價(jià)指標(biāo)；

• Baseline: 模型backbone為普通CNN，目標(biāo)函數(shù)只包含對抗損失和L1 loss，輸入輸出和論文提出的方案一致，訓(xùn)練涉及的batch size，learning rate等信息均與消融實(shí)驗(yàn)中其他方法一致；

• AHMT：只考慮Temporal Transformer的方案；

• h2h和ah2ah：h2h表示輸入手部關(guān)鍵點(diǎn)輸出手部旋轉(zhuǎn)量；ah2ah表示同時(shí)輸入手臂和手臂關(guān)鍵點(diǎn)并同時(shí)輸出手臂和手部旋轉(zhuǎn)量。

下表展示了消融實(shí)驗(yàn)的結(jié)果。結(jié)果顯示，通過利用幀間相關(guān)性信息，普通Temporal Transformer表現(xiàn)出顯著優(yōu)于CNN的性能。而通過引入Spatial Transformer來利用手臂姿態(tài)和手勢姿態(tài)之間的全局相關(guān)性以及不同關(guān)節(jié)點(diǎn)之間的局部相關(guān)性之后，實(shí)驗(yàn)誤差繼續(xù)顯著降低（MPJPE降低13%，MPJRE降低16%）。對于目標(biāo)函數(shù)，可以看出單獨(dú)引入FK loss能夠降低實(shí)驗(yàn)誤差，而單獨(dú)引入幀間平滑損失則于誤差降低無益，這是因?yàn)閹g平滑損失的主要目標(biāo)是提高輸出的幀間連續(xù)性。但值得注意的是，當(dāng)FK loss和幀間平滑損失結(jié)合使用時(shí)，實(shí)驗(yàn)誤差比單獨(dú)使用任意一種都更低。綜上所述，實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了論文提出的并行時(shí)空transformer結(jié)構(gòu)以及目標(biāo)函數(shù)的有效性。 

下表是論文方案和state-of-the-art算法（ExPose，F(xiàn)rankMocap）在渲染數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果，結(jié)果表明論文方案顯著優(yōu)于之前的state-of-the-art方法。

下圖展示了論文方案和state-of-the-art算法的直觀對比，第一行是一些包含識別難度較高的手部動作的視頻幀，第二行是FrankMocap的結(jié)果，第三行是ExPose的結(jié)果，最后一行是論文方案的結(jié)果。不難看出論文方案表現(xiàn)出了明顯更佳的準(zhǔn)確性和魯棒性。

網(wǎng)易互娛AI Lab提出了一套高效的手部動作捕捉算法，該算法在準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性上都顯著優(yōu)于現(xiàn)有的方案。目前該算法已接入其視覺動作捕捉產(chǎn)品iCap中，并持續(xù)幫助多個(gè)游戲工作室進(jìn)行動作資源輔助生產(chǎn)。