論文の概要: Modiff: Action-Conditioned 3D Motion Generation with Denoising Diffusion Probabilistic Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.03949v2
• Date: Tue, 28 Mar 2023 08:26:30 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-29 19:01:13.732150
• Title: Modiff: Action-Conditioned 3D Motion Generation with Denoising Diffusion Probabilistic Models
• Title（参考訳）: Modiff:拡散確率モデルを用いたアクションコンディション3次元運動生成
• Authors: Mengyi Zhao, Mengyuan Liu, Bin Ren, Shuling Dai, and Nicu Sebe
• Abstract要約: 本稿では,現実的で多様な3D骨格に基づく運動生成問題に対処するために,拡散確率モデル(DDPM)の利点を生かした条件付きパラダイムを提案する。 我々はDDPMを用いてカテゴリ的動作で条件付けられた動作列の可変数を合成する先駆的な試みである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.357180353368896
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Diffusion-based generative models have recently emerged as powerful solutions for high-quality synthesis in multiple domains. Leveraging the bidirectional Markov chains, diffusion probabilistic models generate samples by inferring the reversed Markov chain based on the learned distribution mapping at the forward diffusion process. In this work, we propose Modiff, a conditional paradigm that benefits from the denoising diffusion probabilistic model (DDPM) to tackle the problem of realistic and diverse action-conditioned 3D skeleton-based motion generation. We are a pioneering attempt that uses DDPM to synthesize a variable number of motion sequences conditioned on a categorical action. We evaluate our approach on the large-scale NTU RGB+D dataset and show improvements over state-of-the-art motion generation methods.
• Abstract（参考訳）: 拡散に基づく生成モデルは最近、複数の領域における高品質な合成のための強力な解として登場している。 双方向マルコフ連鎖を利用する拡散確率モデルは、前方拡散過程における学習分布写像に基づいて逆マルコフ連鎖を推定することによりサンプルを生成する。 本研究では,現実的で多様な3D骨格に基づく運動生成問題に対処するために,DDPM(Denoising diffusion Probabilistic Model)の利点を生かした条件付きパラダイムであるModiffを提案する。 我々はDDPMを用いてカテゴリ的動作で条件付けられた動作列の可変数を合成する先駆的な試みである。 我々は,大規模NTU RGB+Dデータセットに対するアプローチを評価し,最先端のモーション生成手法の改善を示す。

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