論文の概要: TEMOS: Generating diverse human motions from textual descriptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2204.14109v1
• Date: Mon, 25 Apr 2022 14:53:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-08 23:11:30.900924
• Title: TEMOS: Generating diverse human motions from textual descriptions
• Title（参考訳）: TEMOS:テキスト記述から多様な人間の動作を生成する
• Authors: Mathis Petrovich, Michael J. Black, G\"ul Varol
• Abstract要約: テキスト記述から多種多様な人間の動作を生成するという課題に対処する。 本研究では,人間の動作データを用いた可変オートエンコーダ(VAE)トレーニングを利用したテキスト条件生成モデルTEMOSを提案する。 TEMOSフレームワークは,従来のような骨格に基づくアニメーションと,より表現力のあるSMPLボディモーションの両方を生成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.85978336198444
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the problem of generating diverse 3D human motions from textual descriptions. This challenging task requires joint modeling of both modalities: understanding and extracting useful human-centric information from the text, and then generating plausible and realistic sequences of human poses. In contrast to most previous work which focuses on generating a single, deterministic, motion from a textual description, we design a variational approach that can produce multiple diverse human motions. We propose TEMOS, a text-conditioned generative model leveraging variational autoencoder (VAE) training with human motion data, in combination with a text encoder that produces distribution parameters compatible with the VAE latent space. We show that TEMOS framework can produce both skeleton-based animations as in prior work, as well more expressive SMPL body motions. We evaluate our approach on the KIT Motion-Language benchmark and, despite being relatively straightforward, demonstrate significant improvements over the state of the art. Code and models are available on our project page.
• Abstract（参考訳）: テキスト記述から多様な3次元人間の動きを生成する問題に対処する。 この困難なタスクには、テキストから有用な人間中心の情報を理解し抽出し、人間のポーズの現実的なシーケンスを生成するという、両方のモダリティの合同モデリングが必要です。 テキスト記述から単一の決定論的動作を生成することに焦点を当てたこれまでのほとんどの作業とは対照的に、複数の多様な人間の動きを生成できる変分的アプローチをデザインする。 本研究では,変動オートエンコーダ(VAE)トレーニングと人間の動作データを組み合わせたテキスト条件生成モデルであるTEMOSと,VAE潜在空間と互換性のある分散パラメータを生成するテキストエンコーダを提案する。 TEMOSフレームワークは,従来のような骨格に基づくアニメーションと,より表現力のあるSMPLボディモーションの両方を生成可能であることを示す。 我々は,kitモーション言語ベンチマークのアプローチを評価し,比較的単純ではあるが,最先端技術に対する大幅な改善を示す。 コードとモデルは、私たちのプロジェクトページで利用可能です。

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