論文の概要: Robust Motion In-betweening

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.04942v1
• Date: Tue, 9 Feb 2021 16:52:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-02-10 19:13:31.490134
• Title: Robust Motion In-betweening
• Title（参考訳）: ロバストな間隙運動
• Authors: F\'elix G. Harvey, Mike Yurick, Derek Nowrouzezahrai, Christopher Pal
• Abstract要約: 本稿では,3次元アニメーターのための新しいツールとして機能する,新しい頑健な遷移生成技術を提案する。 このシステムは、時間的にスパーサをアニメーションの制約として使用する高品質な動作を合成する。 私たちは、トレーニングされたモデルを使用して運用シナリオで相互運用を行う、カスタムのMotionBuilderプラグインを紹介します。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.473287573543065
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: In this work we present a novel, robust transition generation technique that can serve as a new tool for 3D animators, based on adversarial recurrent neural networks. The system synthesizes high-quality motions that use temporally-sparse keyframes as animation constraints. This is reminiscent of the job of in-betweening in traditional animation pipelines, in which an animator draws motion frames between provided keyframes. We first show that a state-of-the-art motion prediction model cannot be easily converted into a robust transition generator when only adding conditioning information about future keyframes. To solve this problem, we then propose two novel additive embedding modifiers that are applied at each timestep to latent representations encoded inside the network's architecture. One modifier is a time-to-arrival embedding that allows variations of the transition length with a single model. The other is a scheduled target noise vector that allows the system to be robust to target distortions and to sample different transitions given fixed keyframes. To qualitatively evaluate our method, we present a custom MotionBuilder plugin that uses our trained model to perform in-betweening in production scenarios. To quantitatively evaluate performance on transitions and generalizations to longer time horizons, we present well-defined in-betweening benchmarks on a subset of the widely used Human3.6M dataset and on LaFAN1, a novel high quality motion capture dataset that is more appropriate for transition generation. We are releasing this new dataset along with this work, with accompanying code for reproducing our baseline results.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,3次元アニメーターの新しいツールとして,対向的リカレントニューラルネットワークをベースとした,新しい頑健な遷移生成手法を提案する。 このシステムは、時間的に疎いキーフレームをアニメーションの制約として使用する高品質なモーションを合成する。 これは、アニメーターが提供されたキーフレーム間でモーションフレームを描画する、従来のアニメーションパイプラインの中間処理を思い出させる。 まず,将来のキーフレームの条件付け情報のみを付加した場合に,最先端の動作予測モデルをロバストな遷移生成器に容易に変換できないことを示す。 そこで本研究では,ネットワークアーキテクチャ内にエンコードされた遅延表現に対して,各ステップで適用される2つの新規な付加埋め込み修飾子を提案する。 1つの修飾子は、単一のモデルで遷移長のバリエーションを可能にする時間から時間への埋め込みである。 もうひとつは、スケジュールされたターゲットノイズベクトルで、システムは歪みをターゲットとし、固定されたキーフレームの異なる遷移をサンプリングすることができる。 本手法を定性的に評価するために,当社のトレーニングモデルを用いて実運用シナリオで相互接続を行うカスタムモーションビルダプラグインを提案する。 より長い時間的地平線への遷移と一般化のパフォーマンスを定量的に評価するために、広く使われているHuman3.6Mデータセットのサブセットと、遷移生成により適した新しい高品質なモーションキャプチャデータセットLaFAN1上で、よく定義された中間ベンチマークを示す。 この新しいデータセットは、この作業とともに、ベースライン結果を再現するためのコードとともにリリースしています。

関連論文リスト

• Thin-Plate Spline-based Interpolation for Animation Line Inbetweening [54.69811179222127]
  チャンファー距離(CD: Chamfer Distance)は、一般に間欠的な性能を評価するために用いられる。 薄板スプライン変換を応用したアニメーションラインインテタイニングの簡易かつ効果的な手法を提案する。 提案手法は, 流動性を高めた高品質な結果を提供することにより, 既存の手法よりも優れる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-17T08:05:31Z)
• Degrees of Freedom Matter: Inferring Dynamics from Point Trajectories [28.701879490459675]
  ニューラルネットワークによってパラメータ化された暗黙の運動場を学習し、同一領域内の新規点の動きを予測することを目的とする。 我々は、SIRENが提供する固有正則化を活用し、入力層を変更して時間的に滑らかな運動場を生成する。 実験では, 未知点軌道の予測におけるモデルの性能評価と, 変形を伴う時間メッシュアライメントへの応用について検討した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-05T21:02:10Z)
• Text-guided 3D Human Motion Generation with Keyframe-based Parallel Skip Transformer [62.29951737214263]
  既存のアルゴリズムは、コストがかかりエラーを起こしやすい全シーケンスを直接生成する。 本稿では,入力テキストに対応する人間の動作系列を生成するKeyMotionを提案する。 我々は,自動エンコーダを潜在空間に投影するために,Kullback-Leibler正規化付き変分符号器(VAE)を用いる。 逆拡散のために,デザインラテントとテキスト条件の相互参照を行う新しいパラレルスキップ変換器を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-24T11:12:37Z)
• HumMUSS: Human Motion Understanding using State Space Models [6.821961232645209]
  本稿では,最近の状態空間モデルの発展にともなう,人間の動作理解構築のための新しいアテンションフリーモデルを提案する。 私たちのモデルはオフラインとリアルタイムの両方のアプリケーションをサポートします。 リアルタイムの逐次予測では、このモデルはトランスフォーマーベースのアプローチよりもメモリ効率が高く、数倍高速である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T19:59:21Z)
• Motion In-Betweening with Phase Manifolds [29.673541655825332]
  本稿では,周期的オートエンコーダによって学習された位相変数を利用して,文字のターゲットポーズに到達するための,新たなデータ駆動型動作制御システムを提案する。 提案手法では,経験的ニューラルネットワークモデルを用いて,空間と時間の両方のクラスタの動きを,異なる専門家の重みで解析する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-24T12:56:39Z)
• STMT: A Spatial-Temporal Mesh Transformer for MoCap-Based Action Recognition [50.064502884594376]
  本研究では、モーションキャプチャー(MoCap)シーケンスを用いた人間の行動認識の問題点について検討する。 メッシュシーケンスを直接モデル化する新しい時空間メッシュ変換器(STMT)を提案する。 提案手法は,スケルトンベースモデルやポイントクラウドベースモデルと比較して,最先端の性能を実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-31T16:19:27Z)
• Real-time Controllable Motion Transition for Characters [14.88407656218885]
  リアルタイムの動作生成はゲームでは普遍的に必要であり、既存のアニメーションパイプラインでは非常に望ましい。 我々のアプローチは、運動多様体と条件遷移という2つの重要な構成要素から構成される。 提案手法は,複数の測定基準の下で測定された高品質な動きを生成できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-05T10:02:54Z)
• Long-term Video Frame Interpolation via Feature Propagation [95.18170372022703]
  ビデオフレーム(VFI)は、まず入力間の動きを推定し、次に推定された動きで入力を目標時間にワープすることで、中間フレーム(s)を予測する。 入力シーケンス間の時間的距離が増加すると、このアプローチは最適ではない。 本稿では,従来の特徴レベルの予測を新しいモーション・トゥ・フェース・アプローチで拡張した伝搬ネットワーク(PNet)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-03-29T10:47:06Z)
• AniFormer: Data-driven 3D Animation with Transformer [95.45760189583181]
  そこで本研究では,ターゲット3Dオブジェクトを原駆動シーケンスの動作によってアニメーションする,新しいタスクを提案する。 AniFormerは、生の駆動シーケンスと任意の同じタイプのターゲットメッシュを直接入力として取り込んでアニメーション3Dシーケンスを生成する。 我々のAniFormerは、様々なカテゴリのベンチマークにおいて、高忠実で、現実的で、時間的に一貫性のあるアニメーション結果を実現し、最先端の手法よりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-20T12:36:55Z)
• Motion-Attentive Transition for Zero-Shot Video Object Segmentation [99.44383412488703]
  ゼロショットオブジェクトセグメンテーションのためのモーション・アテンタティブ・トランジション・ネットワーク(MATNet)を提案する。 モーション・アテンティブ・トランジション (MAT) と呼ばれる非対称のアテンションブロックは、2ストリームエンコーダ内に設計されている。 このように、エンコーダは深く相互に作用し、物体の動きと外観の間の密な階層的な相互作用を可能にする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-03-09T16:58:42Z)

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。