让AI通过预测，捕捉你「左手画龙，右手画彩虹」的动作，对于AI理解人类行为至关重要。
想要做到这一点，人体运动数据不可或缺，但实际上，真实的3D运动数据恰恰是稀缺资源。
现在，来自马克斯·普朗克智能系统研究所的一项研究，利用对抗学习框架，在缺少真实3D标签的情况下，也能对实时视频里的人体运动，做出运动学上的合理预测。
就像这样，奔跑、跳跃都能跟得上：
并且，相比前辈，这一名为VIBE的方法更懂人心，连胳膊要抬几度，都计算得明明白白。
那么，VIBE到底是如何做到的？
对抗学习框架
关键创新，在于采用了对抗学习框架。
一方面，利用时间（temporal）生成网络，预估视频序列中每个帧的SMPL人体模型参数。
注：SMPL，即A Skinned Multi-Person Linear Model，马普所提出的一种人体建模方法。
具体来说，给定一个单人视频作为输入，使用预先训练的CNN提取每个帧的特征。
训练双向门控循环单元组成的时间编码器，输出包含过去和将来帧中信息的潜在变量。
然后，利用这些特征对SMPL人体模型的参数进行回归。
另一方面，运动鉴别器能够以SMPL格式访问大量人体动作。
将生成器生成的样本，和取自AMASS的样本作为鉴别器的输入，训练其辨别真实动作和“伪”动作。
AMASS是一个大型开源3D运动捕捉数据集，包含40个小时的运动数据，344个主题，超过11000个动作。（项目地址见文末）
由于循环网络在顺序处理输入时会更新其隐藏状态，最终的隐藏状态将保留该序列中信息的摘要。研究人员在鉴别器中引入了自注意力机制，来放大最终表示中最重要的帧的作用。
多项性能指标达SOTA
老规矩，先来看下数据集。
对于训练数据集，混合使用了2D和3D数据集。PennAction和PoseTrack是唯一的ground-truth 2D视频数据集，3D数据集方面采用的是MPI-INF3DHP和Human3.6M。除此之外，还利用AMASS进行对抗性训练，获得真实样本。
在评估、对比方面，采用的数据集主要是3DPW、MPI-INF3DHP和Human3.6M。
那么，在训练后，在上述三个数据集上，采用最先进方法结果的比较，如表1所示：
△表1：在3DPW、MPI-INF-3DHP、H36M三个数据集上，各个最先进方法的结果比较
研究人员在这个三个数据集上，将VIBE和其他最先进的，基于帧和时间的模型做了性能比较。
可以不难看出，VIBE在3DPW和MPI-INF-3DHP这两个数据集上的表现是比较好的，性能上超越了其他模型。
在H36M数据集上，也得到相对接近于目前最优值的结果。
除此之外，表1中还涉及了一个加速度误差(acceleration error)，从数值上可以看出，VIBE与基于帧的HMR方法相比，误差是较小的，也就是结果更加平滑。
但与基于时间的模型相比，加速度误差却比较高，但是这里却存在一个问题，基于时间的模型，采用了较为“激进”的平滑处理方式，会使得快速运动视频的准确性降低，如下图所示。
△上：VIBE；下：基于时间的HMR。
VIBE模型能够恢复正确的全局旋转，这是前人提出的方法中存在的一个比较严重的问题，这也是在表1中MPJPE和PVE指标比较好的原因。
此外，实验还证明，有和没有运动鉴别器DM，对模型的性能也具有较大的影响，如表2所示。
△表2：运动鉴别器DM的消融实验
还尝试了几种自注意力的配置，将VIBE方法与静态合并方法进行了比较，结果如表3所示。
△表3：自注意力的消融实验
GitHub已开源，快速上手玩Demo
除了吊炸天的实验效果，另一个令人激动的消息是，论文代码已开源！
研究人员在实现过程中采用的是Pytorch，实验设备需要同时支持 CPU 和 GPU 的推理，在RTX2080Ti上速度高达30帧/秒，以及是在3DPW 和 MPI-INF-3DHP 数据集上实现 SOTA 结果。
准备工作也很简单，首先要克隆这个项目，只需输入：
git clone https://github.com/mkocabas/VIBE.git使用 pip 或 conda 安装需求：
# pip
bash install_pip.sh
# conda
bash install_conda.sh接下来在这个GitHub项目中，下载好数据集，可以运行：
bash prepare_data.sh然后就可以运行已经准备好的demo代码了(可以在任意视频上运行VIBE)：
# Run on a local video
python demo.py --vid_file sample_video.mp4 --output_folder output/ --display
# Run on a YouTube video
python demo.py --vid_file https://www.youtube.com/watch?v=wPZP8Bwxplo --output_folder output/ --display当然，如果你没有上述实验所需要的设备、环境，可以采用Google Colab。同样，研究人员也为你准备好了Colab的“快速通道”，来运行demo，可戳下方链接：
https://colab.research.google.com/drive/1dFfwxZ52MN86FA6uFNypMEdFShd2euQA
那么，赶紧上手来试试吧！
传送门
论文地址：https://arxiv.org/abs/1912.05656
GitHub地址：https://github.com/mkocabas/VIBE
AMASS数据集：https://amass.is.tue.mpg.de/
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