HuTuMotion：基于极少反馈的潜在运动扩散模型人工调优导航
计算机视觉与模式识别
2023-12-20 v1 人工智能
摘要
我们介绍了 HuTuMotion，这是一种利用少样本人工反馈导航潜在运动扩散模型以生成自然人体运动的创新方法。与现有从标准正态先验分布中采样潜在变量的方法不同，我们的方法根据人工反馈指示的数据特征调整先验分布，从而提升运动生成质量。此外，我们的研究发现，利用少样本反馈可以获得与大量人工反馈相当的性能水平。这一发现强调了在潜在扩散模型中融入少样本人工引导优化，用于个性化和风格感知的人体运动生成应用的潜力与效率。实验结果表明，我们的方法性能显著优于现有的最先进方法。
引用
@article{arxiv.2312.12227,
title = {HuTuMotion: Human-Tuned Navigation of Latent Motion Diffusion Models with Minimal Feedback},
author = {Gaoge Han and Shaoli Huang and Mingming Gong and Jinglei Tang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2312.12227},
year = {2023}
}
备注
Accepted by AAAI 2024 Main Track