ECCV2024 Oral:第一视角下的动作图像生成,Meta等提出LEGO模型

简介: 【10月更文挑战第25天】Meta公司提出了一种名为LEGO的新模型,旨在从第一视角生成动作图像,以促进技能传递。LEGO结合了视觉大型语言模型和扩散模型,通过微调和生成技术,实现了更准确的动作图像生成。该研究已在ECCV2024上被选为口头报告。

在计算机视觉领域,动作技能的高效传递是一个重要的研究方向。最近,Meta公司提出了一种名为LEGO的新颖模型,该模型旨在从第一视角生成动作图像,以促进技能传递过程。该研究已被选为ECCV2024(欧洲计算机视觉会议)的口头报告。

大型语言模型(LLMs)的兴起,如ChatGPT,已经在知识传递方面取得了革命性的成果。然而,LLMs在动作技能传递方面存在局限性。它们往往提供一般性的指导,可能不适用于用户的具体情况。另一方面,第一视角的视觉感知提供了一种新颖的方式来捕捉动作和意图,以及相机佩戴者的周围环境。

为了解决这个问题,Meta公司提出了LEGO模型,该模型将用户的查询和从用户视角捕获的图像作为输入,并生成一个第一视角的动作帧,生动地展示了查询动作的执行过程。

LEGO模型的核心思想是利用视觉大型语言模型(VLLMs)的强大能力来增强扩散模型,以实现第一视角的动作图像生成。具体来说,LEGO模型包括两个主要部分:

  1. 第一视角视觉指令微调:该部分使用GPT-3.5生成详细的动作描述,并使用这些描述对VLLM进行微调。通过这种方式,VLLM可以学习到更丰富的动作细节,从而更好地理解动作的执行过程。
  2. 第一视角动作图像生成:该部分利用微调后的VLLM的图像和文本嵌入,以及扩散模型,来生成第一视角的动作图像。通过将VLLM的嵌入作为扩散模型的条件,LEGO模型可以更好地控制动作的状态变化,并生成更准确的动作图像。

为了验证LEGO模型的性能,研究人员在两个第一视角数据集上进行了实验:Ego4D和Epic-Kitchens。实验结果表明,LEGO模型在定量和定性评估方面都显著优于之前的图像操作模型。

在定量评估方面,LEGO模型在所有六个指标上都显著优于之前的模型,包括CLIP分数、EgoVLP分数、EgoVLP+分数、FID、PSNR和LPIPS。特别是在Ego4D数据集上,LEGO模型在所有指标上都取得了最佳性能。

在定性评估方面,研究人员展示了LEGO模型生成的图像示例,并与其他模型进行了比较。这些示例表明,LEGO模型能够生成更准确的动作图像,并更好地保留输入图像的环境上下文。

LEGO模型的提出,为第一视角下的动作图像生成提供了一种新颖的方法,并在定量和定性评估方面都显著优于之前的模型。该模型的提出,对于促进动作技能的传递具有重要意义,并为未来的研究提供了新的思路。

然而,LEGO模型也存在一些局限性。首先,该模型的训练需要大量的数据和计算资源,这可能限制了其在实际应用中的普及。其次,该模型的生成结果可能受到输入图像的质量和多样性的影响,这可能需要进一步的研究来解决。

论文地址:https://arxiv.org/pdf/2312.03849

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