論文の概要: MoFusion: A Framework for Denoising-Diffusion-based Motion Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04495v1
• Date: Thu, 8 Dec 2022 18:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-09 16:01:32.885744
• Title: MoFusion: A Framework for Denoising-Diffusion-based Motion Synthesis
• Title（参考訳）: MoFusion: Denoising-Diffusion-based Motion Synthesisのためのフレームワーク
• Authors: Rishabh Dabral and Muhammad Hamza Mughal and Vladislav Golyanik and Christian Theobalt
• Abstract要約: MoFusionは、高品質な条件付き人間のモーション合成のための新しいノイズ拡散ベースのフレームワークである。 本研究では,運動拡散フレームワーク内での運動可視性に対して,よく知られたキネマティック損失を導入する方法を提案する。 文献の確立されたベンチマークにおけるMoFusionの有効性を,技術の現状と比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 73.52948992990191
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Conventional methods for human motion synthesis are either deterministic or struggle with the trade-off between motion diversity and motion quality. In response to these limitations, we introduce MoFusion, i.e., a new denoising-diffusion-based framework for high-quality conditional human motion synthesis that can generate long, temporally plausible, and semantically accurate motions based on a range of conditioning contexts (such as music and text). We also present ways to introduce well-known kinematic losses for motion plausibility within the motion diffusion framework through our scheduled weighting strategy. The learned latent space can be used for several interactive motion editing applications -- like inbetweening, seed conditioning, and text-based editing -- thus, providing crucial abilities for virtual character animation and robotics. Through comprehensive quantitative evaluations and a perceptual user study, we demonstrate the effectiveness of MoFusion compared to the state of the art on established benchmarks in the literature. We urge the reader to watch our supplementary video and visit https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/MoFusion.
• Abstract（参考訳）: 従来の人間の運動合成法は決定論的か、あるいは運動の多様性と運動の質のトレードオフに苦しむ。 これらの制約に対応するために,様々な条件付けの文脈(音楽やテキストなど)に基づいて,長時間,時間的,意味的に正確な動きを生成可能な,高品質な条件付きヒューマンモーション合成のための新しいデノイズ・ディフフュージョンベースのフレームワークであるmofusionを導入する。 また, 運動拡散フレームワークにおける運動可能性について, 計画的な重み付け戦略を通じて, よく知られた運動的損失を導入する方法を提案する。 学習された潜在性空間は、インタクション、シードコンディショニング、テキストベースの編集など、いくつかのインタラクティブなモーション編集アプリケーションで使用できるため、仮想キャラクタアニメーションとロボティクスに不可欠な能力を提供する。 包括的定量的評価と知覚的ユーザ調査を通じて,本論文の確立したベンチマークにおけるmofusionの有効性を比較検討した。 我々は、読者に私たちの補足ビデオを見て、https://vcai.mpi-inf.mpg.de/projects/MoFusion.comを訪れるように促します。

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