LMR（Latent Motion Reasoning）コード集 — テキストからモーション生成する実装

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LMR（Latent Motion Reasoning）コード集 — テキストからモーション生成する実装

LMR（Latent Motion Reasoning）コード集 — テキストからモーション生成する実装

本リポジトリは「Think Before You Move: Latent Motion Reasoning for Text-to-Motion Generation」に基づく実験コードをまとめた実装リポジトリです。テキストから3Dモーションを生成するための潜在空間における動作推論（Latent Motion Reasoning：LMR）を扱い、データ準備、モデル定義、学習・推論スクリプト、チェックポイントなどの最小限の実験環境を提供します。研究論文の再現や改良実験の出発点として利用できます。（約300字）

https://github.com/chenhaoqcdyq/lmr-codes

概要

本リポジトリは、論文「Think Before You Move: Latent Motion Reasoning for Text-to-Motion Generation」で提案された手法のコード実装を収録しています。目的は、テキスト記述から自然で多様な3Dモーション（人間の動作）を生成することにあり、潜在空間での動作推論（LMR）を中心に据えたアプローチを採用します。リポジトリにはデータアサート、チェックポイント、学習・推論用のスクリプト、モデル定義などが含まれており、研究再現や拡張実験を行うための最小限の実験基盤を提供します。

GitHub

リポジトリの統計情報

  • スター数: 6
  • フォーク数: 0
  • ウォッチャー数: 6
  • コミット数: 3
  • ファイル数: 10
  • メインの言語: Python

主な特徴

  • 論文「Latent Motion Reasoning」に基づくテキスト→モーション生成の実装コードを提供
  • データ資産（asserts）や学習済みチェックポイントの格納構成を含む実験ワークフロー
  • モデルの定義・学習・推論スクリプトが揃っており、研究再現が可能
  • シンプルで読みやすい構成により、改良実験や他手法との比較を行いやすい

技術的なポイント

本実装の技術的な核は「潜在空間での動作推論（Latent Motion Reasoning）」という考え方にあります。テキストから直接高次元の時系列モーションを生成する代わりに、まずモーション表現を低次元の潜在変数にマッピングし、そこで文脈的・構造的な推論を行うことで、より自然で意味的に一貫した動作列を生成します。主な技術要素は以下の通りです。

  • 潜在表現の設計: モーションシーケンスはオートエンコーダ系のネットワークを用いて潜在コードに圧縮され、時間的整合性と空間的な関節関係が保たれるように学習されます。潜在空間上での操作により、多様性と滑らかさの両立を図ります。
  • テキスト条件付け: テキスト埋め込み（事前学習済みの言語モデルや単純な埋め込み）を潜在変数生成に条件付けることで、命令的・描写的テキストに対応した動作を導出します。クロスモーダルな整合性が鍵です。
  • 動作推論モジュール: 潜在空間上で時系列的な推論を行うモジュール（例：拡散モデル、Transformer、RNN等）を置くことで、文脈に応じた意図的な動作転換や長期的な動きの計画を扱います。LMRのアイデアは「行動の前に考える」ための内部推論に相当します。
  • 実験基盤: データの前処理、損失設計（再構成損失、正則化、クロスモーダル整合性損失など）、評価指標（動作の自然さ、多様性、テキストとの整合性）を含めた実験フローが用意されており、再現性を重視した構成になっています。

リポジトリ自体はコンパクトで、学習済みモデルや追加の依存を別途用意することで動かせる設計です。研究の再現目的だけでなく、潜在空間の設計や言語条件付けの工夫など、拡張・改善のための出発点としても有用です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

  • .gitignore: file
  • LICENSE: file
  • README.md: file
  • asserts: dir
  • checkpoints: dir
  • configs: dir
  • models: dir
  • scripts: dir
  • requirements.txt: file
  • train.py: file

…他 5 ファイル

（注）asserts ディレクトリにはロゴや小規模なサンプルデータ、checkpointsには実験用チェックポイントが格納される想定です。configs や models、scripts 配下に学習・推論関連のコードがまとまっています。

使い方（簡易）

  1. リポジトリをクローンし、requirements.txt で依存をインストールします。
  2. asserts 配下のデータや外部データセット（論文で使用したデータセット）を配置します。
  3. configs にある設定ファイルを編集して学習・評価を実行します（例: train.py を使用）。
  4. checkpoints を指定して推論スクリプトでテキスト条件付きのモーションを生成します。

README やコード内のコメントを参照すると、各スクリプトの使い方やパラメータの意味が把握しやすくなっています。

参考と発展可能性

  • 潜在空間設計の改良：潜在空間の次元や正則化、階層化などを試すことで生成品質の向上が見込めます。
  • 言語モデルの統合：より強力な事前学習済み言語モデル（例：BERT/CLIP/LLM埋め込み）を導入することでテキスト–モーション整合性を改善可能です。
  • 拡散モデルや条件付け付き生成手法との組合せ：近年の拡散モデルを潜在空間推論に組み入れるアプローチは有望です。

まとめ

研究再現と拡張に適した、LMR手法の実装出発点となるコンパクトなコードベース。

リポジトリ情報：

READMEの抜粋：

LMR Logo Think Before You Move: Latent Motion Reasoning for Text-to-Motion Generation

Yijie Qian1* · Juncheng Wang2* · Yuxiang Feng1 ·