論文の概要: Imperatives for Virtual Humans
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.10014v1
- Date: Sun, 19 Apr 2020 12:47:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-12 00:12:49.110790
- Title: Imperatives for Virtual Humans
- Title(参考訳): 仮想人間のためのインペラティブ
- Authors: Weizi Li and Jan M. Allbeck
- Abstract要約: 本稿では,より合理的な仮想人間の行動を記述することを目的とした,自然言語構造にインスパイアされたフレームワークを提案する。
我々は主にオブジェクトの種類と特性、定量化器、決定器、空間関係に焦点をあてる。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1473798197405944
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Seemingly since the inception of virtual humans, there has been an effort to
make their behaviors more natural and human-like. In additions to improving
movement's visual quality, there has been considerable research focused on
creating more intelligent virtual characters. This paper presents a framework
inspired by natural language constructs that aims to author more reasonable
virtual human behaviors using structured English input. We focus mainly on
object types and properties, quantifiers, determiners, and spatial relations.
The framework provides a natural, flexible authoring system for simulating
human behaviors.
- Abstract(参考訳): 仮想人間の誕生以来、彼らの行動をより自然で人間らしくするための努力が続けられてきた。
運動の視覚品質の向上に加えて、よりインテリジェントな仮想文字の作成に焦点を当てた研究が数多く行われている。
本稿では,構造化された英語入力を用いて,より合理的な仮想人間の行動を実現することを目的とした自然言語構築に触発されたフレームワークを提案する。
我々は主にオブジェクトの種類と特性、定量化器、決定器、空間関係に焦点を当てる。
このフレームワークは、人間の行動をシミュレートするための自然な柔軟なオーサリングシステムを提供する。
関連論文リスト
- Haptic Repurposing with GenAI [5.424247121310253]
Mixed Realityは、デジタル世界と物理的な世界を融合して、没入型人間とコンピュータのインタラクションを作ることを目指している。
本稿では,Haptic Repurposing with GenAIを紹介し,任意の物理オブジェクトをAI生成仮想アセットの適応型触覚インターフェースに変換することによってMRインタラクションを強化する革新的なアプローチを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-11T13:06:28Z) - Human Simulacra: Benchmarking the Personification of Large Language Models [38.21708264569801]
大規模言語モデル(LLM)は、人間の知性の側面を忠実に模倣するシステムとして認識されている。
本稿では,仮想キャラクタのライフストーリーをゼロから構築するためのフレームワークを提案する。
実験により, 構築したシミュラクラは, 対象キャラクタと一致した擬人化応答を生成できることが実証された。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-28T09:11:14Z) - PhyGrasp: Generalizing Robotic Grasping with Physics-informed Large
Multimodal Models [58.33913881592706]
人間は、自分の直感的な物理学を巧みに把握し、これまで見たことのない物体であっても、効率的に把握を変更できる。
この研究は、そのような物理的常識的推論をロボット操作に注入することに注力している。
自然言語と3次元点雲の2つのモードからの入力を利用するマルチモーダル大モデルであるPhyGraspを紹介する。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-02-26T18:57:52Z) - Digital Life Project: Autonomous 3D Characters with Social Intelligence [86.2845109451914]
Digital Life Projectは、言語をユニバーサルメディアとして活用し、自律的な3Dキャラクタを構築するためのフレームワークである。
私たちのフレームワークは、SocioMindとMoMat-MoGenの2つの主要コンポーネントで構成されています。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-07T18:58:59Z) - Language Aligned Visual Representations Predict Human Behavior in
Naturalistic Learning Tasks [0.0]
人間は自然物の関連する特徴を識別し、一般化する能力を持っている。
カテゴリー学習と報奨学習の2つの実験を行った。
参加者は数回の臨床試験で関連する刺激の特徴を特定できた。
本研究では,多様な深層学習モデルの試行錯誤精度を評価するため,広範囲なモデル比較を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-15T08:18:29Z) - User Behavior Simulation with Large Language Model based Agents [116.74368915420065]
LLMベースのエージェントフレームワークを提案し,実際のユーザ動作をシミュレートするサンドボックス環境を設計する。
実験結果から,本手法のシミュレーション行動は実人の行動に非常に近いことが判明した。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-05T02:58:35Z) - Force-Aware Interface via Electromyography for Natural VR/AR Interaction [69.1332992637271]
我々はVR/ARにおける自然的および直感的な力入力のための学習ベースのニューラルネットワークを設計する。
我々は,3.3%の平均誤差で指の力量をリアルタイムでデコードし,キャリブレーションの少ない新規ユーザに一般化できることを実証した。
今後のVR/ARにおける、より現実的な物理性に向けた研究を進めるために、我々の研究成果を期待する。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-10-03T20:51:25Z) - The Gesture Authoring Space: Authoring Customised Hand Gestures for
Grasping Virtual Objects in Immersive Virtual Environments [81.5101473684021]
本研究は、仮想オブジェクトを現実世界のようにつかむことができる、オブジェクト固有のグリップジェスチャーのためのハンドジェスチャーオーサリングツールを提案する。
提示されたソリューションは、ジェスチャー認識にテンプレートマッチングを使用し、カスタムのカスタマイズされた手の動きを設計および作成するために技術的な知識を必要としない。
本研究は,提案手法を用いて作成したジェスチャーが,ユーザによって他のユーザよりも自然な入力モダリティとして認識されていることを示した。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-03T18:33:33Z) - DASH: Modularized Human Manipulation Simulation with Vision and Language
for Embodied AI [25.144827619452105]
本稿では,動的・自律的シミュレーション人間(DASH)について述べる。
DASHシステムを視覚モジュール、言語モジュール、および2つのスキルカテゴリの操作モジュールに分解することにより、DASHがランダムに配置されたタスクを高い成功率で実行できるように、異なるモジュールに対して解析的および機械学習テクニックを混在させ、マッチングすることができる。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-28T00:22:30Z) - BEHAVIOR: Benchmark for Everyday Household Activities in Virtual,
Interactive, and Ecological Environments [70.18430114842094]
本稿では,シミュレーションにおける100のアクティビティを持つAIのベンチマークであるBEHAVIORを紹介する。
これらの活動は現実的で多様性があり、複雑であるように設計されています。
われわれは、バーチャルリアリティー(VR)における500件の人間デモを含む。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-08-06T23:36:23Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。