骨架辅助的关节运动生成
计算机视觉与模式识别
2017-09-15 v2
摘要
这项工作首次尝试从单张图像生成关节人体运动序列。一方面，我们利用成对的输入，包括作为运动嵌入的人体骨架信息和作为外观参考的单张人体图像，基于条件生成对抗网络 (conditional GAN) 基础设施生成新的运动帧。另一方面，采用三元组损失 (triplet loss) 以追求连续帧之间的外观平滑度。由于所提出的框架能够联合利用图像外观空间和关节/运动学运动空间，因此它能生成逼真的关节运动序列，这与大多数产生模糊运动效果的先前视频生成方法形成对比。我们在 KTH 和 Human3.6M 两个人体动作数据集上测试了我们的模型，所提出的框架在这两个数据集上均生成了非常有希望的结果。
引用
@article{arxiv.1707.01058,
title = {Skeleton-aided Articulated Motion Generation},
author = {Yichao Yan and Jingwei Xu and Bingbing Ni and Xiaokang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.01058},
year = {2017}
}
备注
ACM MM 2017