Fugu-MT 論文翻訳(概要): Denoising Diffusion Probabilistic Models for Styled Walking Synthesis

論文の概要: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Styled Walking Synthesis

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.14828v1
Date: Thu, 29 Sep 2022 14:45:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-09-30 16:01:19.360754
Title: Denoising Diffusion Probabilistic Models for Styled Walking Synthesis
Title（参考訳）: スタイル歩行合成のための拡散確率モデル
Authors: Edmund J. C. Findlay, Haozheng Zhang, Ziyi Chang and Hubert P. H. Shum
Abstract要約: 本稿では,拡散確率モデル(DDPM)を用いて人体動作を合成するフレームワークを提案する。実験結果から,本システムは高品質かつ多様な歩行運動を生成できることが示唆された。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.789705536694665
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Generating realistic motions for digital humans is time-consuming for many graphics applications. Data-driven motion synthesis approaches have seen solid progress in recent years through deep generative models. These results offer high-quality motions but typically suffer in motion style diversity. For the first time, we propose a framework using the denoising diffusion probabilistic model (DDPM) to synthesize styled human motions, integrating two tasks into one pipeline with increased style diversity compared with traditional motion synthesis methods. Experimental results show that our system can generate high-quality and diverse walking motions.
Abstract（参考訳）: デジタル人間のためのリアルな動きを生成するには、多くのグラフィックスアプリケーションに時間がかかる。データ駆動型モーション合成アプローチは,近年,深い生成モデルを通じて着実に進歩している。これらの結果は高品質なモーションを提供するが、通常、モーションスタイルの多様性に苦しむ。そこで本研究では,2つのタスクを1つのパイプラインに統合し,従来の動作合成法と比較してスタイル多様性を増大させる手法として,ddpm(denoising diffusion probabilistic model)を用いた枠組みを提案する。実験結果から,本システムは高品質で多様な歩行運動を生成できることがわかった。

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