論文の概要: IMoS: Intent-Driven Full-Body Motion Synthesis for Human-Object Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07555v2
• Date: Fri, 16 Dec 2022 18:39:09 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-19 15:03:27.588077
• Title: IMoS: Intent-Driven Full-Body Motion Synthesis for Human-Object Interactions
• Title（参考訳）: IMoS:人間-物体インタラクションのためのインテント駆動フルボディモーション合成
• Authors: Anindita Ghosh, Rishabh Dabral, Vladislav Golyanik, Christian Theobalt, Philipp Slusallek
• Abstract要約: そこで本研究では,仮想人物の全身動作を3Dオブジェクトで合成する最初のフレームワークを提案する。 本システムでは,オブジェクトと仮想文字の関連意図を入力テキストとして記述する。 その結果, 80%以上のシナリオにおいて, 合成された全身運動は参加者よりリアルに見えることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 69.95820880360345
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Can we make virtual characters in a scene interact with their surrounding objects through simple instructions? Is it possible to synthesize such motion plausibly with a diverse set of objects and instructions? Inspired by these questions, we present the first framework to synthesize the full-body motion of virtual human characters performing specified actions with 3D objects placed within their reach. Our system takes as input textual instructions specifying the objects and the associated intentions of the virtual characters and outputs diverse sequences of full-body motions. This is in contrast to existing work, where full-body action synthesis methods generally do not consider object interactions, and human-object interaction methods focus mainly on synthesizing hand or finger movements for grasping objects. We accomplish our objective by designing an intent-driven full-body motion generator, which uses a pair of decoupled conditional variational autoencoders (CVAE) to learn the motion of the body parts in an autoregressive manner. We also optimize for the positions of the objects with six degrees of freedom (6DoF) such that they plausibly fit within the hands of the synthesized characters. We compare our proposed method with the existing methods of motion synthesis and establish a new and stronger state-of-the-art for the task of intent-driven motion synthesis. Through a user study, we further show that our synthesized full-body motions appear more realistic to the participants in more than 80% of scenarios compared to the current state-of-the-art methods, and are perceived to be as good as the ground truth on several occasions.
• Abstract（参考訳）: シーン内の仮想キャラクタを、簡単な指示で周囲のオブジェクトとやりとりできるだろうか? このような動作を多種多様なオブジェクトや命令でうまく合成することは可能か? これらの疑問に触発されて,本研究では,仮想人体文字が到達範囲内に3Dオブジェクトを配置した特定の動作を行う場合のフルボディ動作を合成する最初のフレームワークを提案する。 本システムでは,オブジェクトと仮想文字の関連意図を入力テキストで指定し,全身動作の多種多様なシーケンスを出力する。 これは、主に物体をつかむための手や指の動きを合成することに焦点を当てた、全身動作合成法が一般的にオブジェクトの相互作用を考慮しない既存の研究とは対照的である。 一対の分離条件付き変分オートエンコーダ(CVAE)を用いて、自己回帰的に身体部分の動きを学習するインテント駆動フルボディモーションジェネレータを設計し、その目的を達成する。 また、6自由度(6dof)の物体の位置を最適化し、合成された文字の手に収まるようにした。 提案手法を既存の動作合成法と比較し,意図駆動動作合成の課題に対して,新しい,より強固な状態を確立する。 ユーザ・スタディにより,本合成された全身動作は,現在の最先端手法と比較して80%以上のシナリオで参加者にとってより現実的に見えること,また,いくつかの場面において基礎的真理と同等であると考えられた。

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