人类运动合成：一种用于运动拼接与插值的扩散方法
计算机视觉与模式识别
2024-09-12 v1 人机交互
机器学习
摘要
人类运动生成是许多领域中重要的研究方向。本文聚焦于运动拼接与插值问题。现有方法要么需要手动操作，要么无法处理较长序列。为此，我们提出一种基于扩散模型的方案，采用Transformer架构的去噪器以生成逼真的人类运动。我们的方法在生成插值序列方面表现突出，将可变数量的输入姿态转换为由75帧（每秒15帧）构成的流畅且逼真的运动序列，时长为5秒。我们采用定量指标（如Fréchet距离(FID)、多样性和多模态性）和对生成输出的可视化评估，对我们的方法进行了性能评估。
引用
@article{arxiv.2409.06791,
title = {Human Motion Synthesis_ A Diffusion Approach for Motion Stitching and In-Betweening},
author = {Michael Adewole and Oluwaseyi Giwa and Favour Nerrise and Martins Osifeko and Ajibola Oyedeji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2409.06791},
year = {2024}
}
备注
12 pages, 5 figures, and 11 equations