論文の概要: MUGL: Large Scale Multi Person Conditional Action Generation with Locomotion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.11460v1
• Date: Thu, 21 Oct 2021 20:11:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-25 15:59:28.452481
• Title: MUGL: Large Scale Multi Person Conditional Action Generation with Locomotion
• Title（参考訳）: MUGL:ロコモーションを用いた大規模多人数条件行動生成
• Authors: Shubh Maheshwari, Debtanu Gupta, Ravi Kiran Sarvadevabhatla
• Abstract要約: MUGLは、大規模で多様な1対複数対多のポーズベースのアクションシーケンスをロコモーションで生成するための、新しいディープニューラルネットワークモデルである。 我々の制御可能なアプローチは、100以上のカテゴリで、アクションカテゴリによってカスタマイズ可能な可変長世代を可能にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.30315673109153
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We introduce MUGL, a novel deep neural model for large-scale, diverse generation of single and multi-person pose-based action sequences with locomotion. Our controllable approach enables variable-length generations customizable by action category, across more than 100 categories. To enable intra/inter-category diversity, we model the latent generative space using a Conditional Gaussian Mixture Variational Autoencoder. To enable realistic generation of actions involving locomotion, we decouple local pose and global trajectory components of the action sequence. We incorporate duration-aware feature representations to enable variable-length sequence generation. We use a hybrid pose sequence representation with 3D pose sequences sourced from videos and 3D Kinect-based sequences of NTU-RGBD-120. To enable principled comparison of generation quality, we employ suitably modified strong baselines during evaluation. Although smaller and simpler compared to baselines, MUGL provides better quality generations, paving the way for practical and controllable large-scale human action generation.
• Abstract（参考訳）: 移動を伴う多人数のポーズ・アクション・シーケンスを大規模かつ多種多様に生成する深層神経モデルであるmuglを提案する。 我々の制御可能なアプローチは、100以上のカテゴリで、アクションカテゴリによってカスタマイズ可能な可変長世代を可能にする。 カテゴリー内・カテゴリー間多様性を実現するために,条件付きガウス混合変分オートエンコーダを用いて潜在生成空間をモデル化する。 移動を含む行動の現実的な生成を可能にするため、動作シーケンスの局所的なポーズとグローバルな軌道成分を分離する。 可変長シーケンス生成を可能にするために、持続時間認識特徴表現を組み込む。 ビデオとNTU-RGBD-120のKinectをベースとした3次元ポーズシーケンスを用いたハイブリッドポーズシーケンス表現を用いる。 世代品質の原理的比較を可能にするために,評価中に適度に修正された強いベースラインを用いる。 MUGLはベースラインに比べて小さくてシンプルだが、より高品質な世代を提供し、実用的で制御可能な大規模ヒューマンアクション生成の道を開く。

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