論文の概要: Language-free Compositional Action Generation via Decoupling Refinement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.03538v3
• Date: Mon, 8 Jan 2024 14:54:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-09 11:33:58.614401
• Title: Language-free Compositional Action Generation via Decoupling Refinement
• Title（参考訳）: デカップリングによる言語フリー合成行動生成
• Authors: Xiao Liu, Guangyi Chen, Yansong Tang, Guangrun Wang, Xiao-Ping Zhang, Ser-Nam Lim
• Abstract要約: 本稿では,言語補助に頼らずに作曲行動を生成する新しい枠組みを提案する。 このアプローチは,アクション結合,条件付きアクション生成,デカップリングリファインメントという3つの主要コンポーネントから構成される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 67.50452446686725
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Composing simple elements into complex concepts is crucial yet challenging, especially for 3D action generation. Existing methods largely rely on extensive neural language annotations to discern composable latent semantics, a process that is often costly and labor-intensive. In this study, we introduce a novel framework to generate compositional actions without reliance on language auxiliaries. Our approach consists of three main components: Action Coupling, Conditional Action Generation, and Decoupling Refinement. Action Coupling utilizes an energy model to extract the attention masks of each sub-action, subsequently integrating two actions using these attentions to generate pseudo-training examples. Then, we employ a conditional generative model, CVAE, to learn a latent space, facilitating the diverse generation. Finally, we propose Decoupling Refinement, which leverages a self-supervised pre-trained model MAE to ensure semantic consistency between the sub-actions and compositional actions. This refinement process involves rendering generated 3D actions into 2D space, decoupling these images into two sub-segments, using the MAE model to restore the complete image from sub-segments, and constraining the recovered images to match images rendered from raw sub-actions. Due to the lack of existing datasets containing both sub-actions and compositional actions, we created two new datasets, named HumanAct-C and UESTC-C, and present a corresponding evaluation metric. Both qualitative and quantitative assessments are conducted to show our efficacy.
• Abstract（参考訳）: 単純な要素を複雑な概念に組み込むことは、特に3Dアクション生成において非常に難しい。 既存の手法は主に、構成可能な潜在意味論を識別するための広範囲なニューラルネットワークアノテーションに依存している。 本研究では,言語助詞に頼らずに合成動作を生成する新しい枠組みを提案する。 このアプローチは,アクション結合,条件付きアクション生成,デカップリングリファインメントの3つの主要コンポーネントから構成される。 アクションカップリングは、各サブアクションのアテンションマスクを抽出するためにエネルギーモデルを使用し、これらのアテンションを使用して2つのアクションを統合して擬似トレーニング例を生成する。 次に,条件付き生成モデルであるcvaeを用いて潜在空間を学習し,多様な世代を促進する。 最後に,自己教師付き事前学習モデルMAEを利用して,サブアクションと構成動作のセマンティック一貫性を確保するデカップリングリファインメントを提案する。 この改良プロセスでは、生成された3dアクションを2d空間にレンダリングし、これらのイメージを2つのサブセグメントに分離し、maeモデルを使用してサブセグメントから完全なイメージを復元する。 サブアクションとコンポジションアクションの両方を含む既存のデータセットがないため、HumanAct-CとUESTC-Cという2つの新しいデータセットを作成し、対応する評価指標を提示した。 質的・定量的評価はともに有効性を示すために行われる。

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