論文の概要: Single-Shot Motion Completion with Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.00776v1
• Date: Mon, 1 Mar 2021 06:00:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-03 16:06:41.284031
• Title: Single-Shot Motion Completion with Transformer
• Title（参考訳）: 変圧器による単発モーション補完
• Authors: Yinglin Duan (1), Tianyang Shi (1), Zhengxia Zou (2), Yenan Lin (3), Zhehui Qian (3), Bohan Zhang (3), Yi Yuan (1) ((1) NetEase Fuxi AI Lab, (2) University of Michigan, (3) NetEase)
• Abstract要約: 本論文では,複数の動作完了問題を解決するための簡易かつ効果的な手法を提案する。 注意に基づくモデルの最近の大きな成功に触発されて、完成はシーケンス予測問題に対するシーケンスであると考える。 本手法は非自己回帰的に動作し,単一のフォワード伝搬内で複数フレームの欠落をリアルタイムに予測する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Motion completion is a challenging and long-discussed problem, which is of great significance in film and game applications. For different motion completion scenarios (in-betweening, in-filling, and blending), most previous methods deal with the completion problems with case-by-case designs. In this work, we propose a simple but effective method to solve multiple motion completion problems under a unified framework and achieves a new state of the art accuracy under multiple evaluation settings. Inspired by the recent great success of attention-based models, we consider the completion as a sequence to sequence prediction problem. Our method consists of two modules - a standard transformer encoder with self-attention that learns long-range dependencies of input motions, and a trainable mixture embedding module that models temporal information and discriminates key-frames. Our method can run in a non-autoregressive manner and predict multiple missing frames within a single forward propagation in real time. We finally show the effectiveness of our method in music-dance applications.
• Abstract（参考訳）: モーションコンプリートは、映画やゲームアプリケーションにとって非常に重要な課題であり、長い間議論されてきた問題です。 異なるモーションコンプリートシナリオ(イントゥイニング、インフィル、ブレンディング)の場合、以前のほとんどのメソッドはケースバイケースの設計におけるコンプリートの問題に対処する。 本研究では、複数の動作完了問題を統一した枠組みで解くためのシンプルで効果的な方法を提案し、複数の評価設定で新たな芸術的精度を実現する。 注意に基づくモデルの最近の大きな成功に触発されて、完成はシーケンス予測問題に対するシーケンスであると考える。 本手法は,入力動作の長距離依存性を学習するセルフアテンションを持つ標準トランスコーダと,時間情報をモデル化し,キーフレームを識別する訓練可能な混合埋め込みモジュールの2つのモジュールからなる。 本手法は非自己回帰的に動作し,単一のフォワード伝搬内で複数フレームの欠落をリアルタイムに予測する。 音楽ダンスの応用において,本手法の有効性を実証した。

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