論文の概要: Continuous Intermediate Token Learning with Implicit Motion Manifold for Keyframe Based Motion Interpolation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14926v1
• Date: Mon, 27 Mar 2023 05:53:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-28 16:57:46.127893
• Title: Continuous Intermediate Token Learning with Implicit Motion Manifold for Keyframe Based Motion Interpolation
• Title（参考訳）: キーフレームに基づく動作補間のためのインシシトモーションマニフォールドを用いた連続中間トークン学習
• Authors: Clinton Ansun Mo, Kun Hu, Chengjiang Long, Zhiyong Wang
• Abstract要約: 精度に基づく制約で潜在動作を定式化するための新しい枠組みを提案する。 提案手法は,地上の真理運動に優れたデータセットの精度と高い視覚的類似性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.314332409748637
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Deriving sophisticated 3D motions from sparse keyframes is a particularly challenging problem, due to continuity and exceptionally skeletal precision. The action features are often derivable accurately from the full series of keyframes, and thus, leveraging the global context with transformers has been a promising data-driven embedding approach. However, existing methods are often with inputs of interpolated intermediate frame for continuity using basic interpolation methods with keyframes, which result in a trivial local minimum during training. In this paper, we propose a novel framework to formulate latent motion manifolds with keyframe-based constraints, from which the continuous nature of intermediate token representations is considered. Particularly, our proposed framework consists of two stages for identifying a latent motion subspace, i.e., a keyframe encoding stage and an intermediate token generation stage, and a subsequent motion synthesis stage to extrapolate and compose motion data from manifolds. Through our extensive experiments conducted on both the LaFAN1 and CMU Mocap datasets, our proposed method demonstrates both superior interpolation accuracy and high visual similarity to ground truth motions.
• Abstract（参考訳）: シャープなキーフレームから洗練された3Dモーションを導出することは、連続性と例外的な骨格精度のために特に難しい問題である。 アクション機能は、しばしば一連のキーフレームから正確に導出することができるため、トランスフォーマーでグローバルコンテキストを活用することは、有望なデータ駆動埋め込みアプローチである。 しかし、既存の方法は、キーフレームと基本的な補間法を用いて、連続性のための補間中間フレームの入力を伴うことが多い。 本稿では,鍵フレームに基づく制約付き潜在運動多様体を定式化するための新しい枠組みを提案する。 特に,提案手法は,潜在運動部分空間,すなわちキーフレーム符号化ステージと中間トークン生成ステージとを識別する2つの段階と,多様体から動きデータを外挿して構成するその後の動き合成ステージとからなる。 提案手法は,LaFAN1 と CMU Mocap の双方で実施した広範囲な実験を通じて,より優れた補間精度と地上の真理運動との視覚的類似性を実証する。

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