論文の概要: Physically Plausible Animation of Human Upper Body from a Single Image

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.04741v1
• Date: Fri, 9 Dec 2022 09:36:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-12 14:37:05.731635
• Title: Physically Plausible Animation of Human Upper Body from a Single Image
• Title（参考訳）: 単一画像からのヒト上半身の身体的可塑性アニメーション
• Authors: Ziyuan Huang, Zhengping Zhou, Yung-Yu Chuang, Jiajun Wu, C. Karen Liu
• Abstract要約: 制御可能で動的に応答し,フォトリアリスティックな人間のアニメーションを生成する新しい方法を提案する。 本システムでは,画像空間におけるインタラクションを用いて,物理的に可視な上半身アニメーション(PUBA)を生成することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.027391105867345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: We present a new method for generating controllable, dynamically responsive, and photorealistic human animations. Given an image of a person, our system allows the user to generate Physically plausible Upper Body Animation (PUBA) using interaction in the image space, such as dragging their hand to various locations. We formulate a reinforcement learning problem to train a dynamic model that predicts the person's next 2D state (i.e., keypoints on the image) conditioned on a 3D action (i.e., joint torque), and a policy that outputs optimal actions to control the person to achieve desired goals. The dynamic model leverages the expressiveness of 3D simulation and the visual realism of 2D videos. PUBA generates 2D keypoint sequences that achieve task goals while being responsive to forceful perturbation. The sequences of keypoints are then translated by a pose-to-image generator to produce the final photorealistic video.
• Abstract（参考訳）: 制御可能,動的応答性,フォトリアリスティックな人間のアニメーションを生成する新しい手法を提案する。 人物の画像が与えられた場合、ユーザは様々な場所に手をドラッグするなど、画像空間でのインタラクションを利用して物理的に妥当な上半身アニメーション(puba)を生成できる。 本研究では、3D動作(関節トルク)で条件付けられた次の2D状態(すなわち画像上のキーポイント)を予測する動的モデルをトレーニングするために強化学習問題を定式化し、目的を達成するために最適な動作を出力する方針を定式化する。 動的モデルは3dシミュレーションの表現力と2dビデオの視覚的リアリズムを活用する。 PUBAは、強制摂動に応答しながらタスク目標を達成する2Dキーポイントシーケンスを生成する。 キーポイントのシーケンスは、ポーズから画像へのジェネレータによって変換され、最終的なフォトリアリスティックなビデオを生成する。

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