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用于人体交互生成的两部图扩散模型

计算机视觉与模式识别 2023-11-07 v2 人工智能

摘要

自然人体运动交互的生成是计算机视觉与计算机动画中的热点问题。由于可能的人体运动交互具有多样性,这是一项具有挑战性的任务。已在其他领域展现出卓越生成能力的扩散模型,是此任务的一个良好候选。本文引入一种新颖的两部图扩散方法(BiGraphDiff)来生成两人之间的人体运动交互。具体而言,构建两部节点集以建模交互过程中骨架节点间固有的几何约束。该交互图扩散模型基于 transformer,并结合了一些最先进的运动方法。我们表明所提方法在人体交互生成任务的领先基准上取得了新的 SOTA 结果。

关键词

引用

@article{arxiv.2301.10134,
  title  = {Bipartite Graph Diffusion Model for Human Interaction Generation},
  author = {Baptiste Chopin and Hao Tang and Mohamed Daoudi},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2301.10134},
  year   = {2023}
}

备注

accepted in WACV 2024