論文の概要: Contact-Aware Retargeting of Skinned Motion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2109.07431v1
• Date: Wed, 15 Sep 2021 17:05:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-16 14:51:54.901170
• Title: Contact-Aware Retargeting of Skinned Motion
• Title（参考訳）: 皮膚運動の接触認識再ターゲティング
• Authors: Ruben Villegas, Duygu Ceylan, Aaron Hertzmann, Jimei Yang, Jun Saito
• Abstract要約: 本稿では,自己接触を保存し,相互接続を防止する動作推定手法を提案する。 入力運動における自己接触と接地を同定し、出力骨格に適用するための動作を最適化する。 実験では,従来の手法を定量的に上回り,近年の成果よりも高い品質で再ターゲットされた動きを評価できるユーザスタディを実施している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.71236739408685
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper introduces a motion retargeting method that preserves self-contacts and prevents interpenetration. Self-contacts, such as when hands touch each other or the torso or the head, are important attributes of human body language and dynamics, yet existing methods do not model or preserve these contacts. Likewise, interpenetration, such as a hand passing into the torso, are a typical artifact of motion estimation methods. The input to our method is a human motion sequence and a target skeleton and character geometry. The method identifies self-contacts and ground contacts in the input motion, and optimizes the motion to apply to the output skeleton, while preserving these contacts and reducing interpenetration. We introduce a novel geometry-conditioned recurrent network with an encoder-space optimization strategy that achieves efficient retargeting while satisfying contact constraints. In experiments, our results quantitatively outperform previous methods and we conduct a user study where our retargeted motions are rated as higher-quality than those produced by recent works. We also show our method generalizes to motion estimated from human videos where we improve over previous works that produce noticeable interpenetration.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,自己接触を保ち,相互接続を防止するモーションリターゲティング手法を提案する。 手を触れる時や胴体や頭部などの自己接触は人体言語や力学の重要な属性であるが、既存の方法はこれらの接触をモデル化したり保存したりしない。 同様に、胴体に手が通るなどの相互侵入は、運動推定法の典型的な人工物である。 本手法の入力は,人間の動作シーケンスとターゲット骨格とキャラクタ形状である。 この方法は、入力動作における自己接触と接点を識別し、これらの接点を保持しながら、出力骨格に適用する動きを最適化する。 本稿では,接触制約を満たしながら効率的な再ターゲティングを実現するエンコーダ空間最適化戦略を備えた,新たな幾何条件リカレントネットワークを提案する。 実験では,従来の手法を定量的に上回り,近年の成果よりも高い品質で再ターゲットされた動きを評価できるユーザスタディを実施している。 また,人間の映像から推定した動作を一般化し,先行作よりも改善し,目に見える相互侵入を生じさせる方法を示した。

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