論文の概要: Synthesizing Long-Term 3D Human Motion and Interaction in 3D Scenes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.05522v1
• Date: Thu, 10 Dec 2020 09:09:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-15 06:24:23.857779
• Title: Synthesizing Long-Term 3D Human Motion and Interaction in 3D Scenes
• Title（参考訳）: 3次元シーンにおける長期人間の動作と相互作用の合成
• Authors: Jiashun Wang and Huazhe Xu and Jingwei Xu and Sifei Liu and Xiaolong Wang
• Abstract要約: 人間のモーション合成とシーンアレイアンス推論を橋渡しすることを提案する。 本研究では,3次元シーン構造上での長期人間の動作条件を合成する階層的生成フレームワークを提案する。 実験では,自然および物理的に再現可能な人間の動きをシーン内で生成する従来の手法よりも大幅に改善した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.443701512923177
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing 3D human motion plays an important role in many graphics applications as well as understanding human activity. While many efforts have been made on generating realistic and natural human motion, most approaches neglect the importance of modeling human-scene interactions and affordance. On the other hand, affordance reasoning (e.g., standing on the floor or sitting on the chair) has mainly been studied with static human pose and gestures, and it has rarely been addressed with human motion. In this paper, we propose to bridge human motion synthesis and scene affordance reasoning. We present a hierarchical generative framework to synthesize long-term 3D human motion conditioning on the 3D scene structure. Building on this framework, we further enforce multiple geometry constraints between the human mesh and scene point clouds via optimization to improve realistic synthesis. Our experiments show significant improvements over previous approaches on generating natural and physically plausible human motion in a scene.
• Abstract（参考訳）: 人間の3D動作の合成は多くのグラフィックアプリケーションにおいて重要な役割を担い、人間の活動を理解する。 現実的で自然な人間の動きを生み出すために多くの努力がなされてきたが、ほとんどのアプローチは人間とシーンの相互作用と余裕をモデル化することの重要性を無視している。 一方、手頃な推論(例えば、床に立ったり、椅子に座ったり)は、主に静的な人間のポーズやジェスチャーで研究されており、人間の動きで対処されることはめったにない。 本稿では,人間の動作合成とシーン余裕推論の橋渡しを提案する。 本研究では,3次元シーン構造上での長期動作条件を合成する階層的生成フレームワークを提案する。 このフレームワークを基盤として,現実的な合成を改善するために,人間のメッシュとシーンポイントクラウド間の幾何的制約をさらに強化する。 実験では,自然および物理的に再現可能な人間の動きをシーン内で生成する従来の手法よりも大幅に改善した。

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