論文の概要: Towards Consistent Stochastic Human Motion Prediction via Motion Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12554v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 23:52:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:27:31.505217
• Title: Towards Consistent Stochastic Human Motion Prediction via Motion Diffusion
• Title（参考訳）: 動き拡散による連続確率的人間の動き予測に向けて
• Authors: Jiarui Sun, Girish Chowdhary
• Abstract要約: そこで我々は,DiffMotionをエンドツーエンドの拡散に基づくHuman Motion Predictionフレームワークとして提案する。 ベンチマーク分析の結果,DiffMotionは精度と忠実度の両方で従来の手法よりも有意に優れていた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.10696589962658
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Stochastic Human Motion Prediction (HMP) aims to predict multiple possible upcoming pose sequences based on past human motion trajectories. Although previous approaches have shown impressive performance, they face several issues, including complex training processes and a tendency to generate predictions that are often inconsistent with the provided history, and sometimes even becoming entirely unreasonable. To overcome these issues, we propose DiffMotion, an end-to-end diffusion-based stochastic HMP framework. DiffMotion's motion predictor is composed of two modules, including (1) a Transformer-based network for initial motion reconstruction from corrupted motion, and (2) a Graph Convolutional Network (GCN) to refine the generated motion considering past observations. Our method, facilitated by this novel Transformer-GCN module design and a proposed variance scheduler, excels in predicting accurate, realistic, and consistent motions, while maintaining an appropriate level of diversity. Our results on benchmark datasets show that DiffMotion significantly outperforms previous methods in terms of both accuracy and fidelity, while demonstrating superior robustness.
• Abstract（参考訳）: Stochastic Human Motion Prediction (HMP) は、過去の人間の運動軌跡に基づいて、複数の可能性のあるポーズシーケンスを予測することを目的としている。 以前のアプローチは印象的なパフォーマンスを示しているが、複雑なトレーニングプロセスや、提供された履歴と矛盾することが多い予測を生成する傾向など、いくつかの問題に直面している。 これらの課題を克服するために、DiffMotionという、エンドツーエンドの拡散に基づく確率的HMPフレームワークを提案する。 DiffMotionの動作予測器は,(1)劣化した動きから初期動作を復元するTransformerベースのネットワーク,(2)過去の観測を考慮し生成した動きを洗練させるGraph Convolutional Network(GCN)の2つのモジュールから構成される。 本手法はトランスフォーマー-GCNモジュールの設計と分散スケジューラによって促進され,精度,現実性,一貫した動作の予測に優れ,多様性の適切なレベルを維持している。 ベンチマーク分析の結果,DiffMotionは精度と忠実度の両方で従来の手法よりも優れ,強靭性も優れていた。

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