論文の概要: TEDi: Temporally-Entangled Diffusion for Long-Term Motion Synthesis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15042v1
- Date: Thu, 27 Jul 2023 17:48:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-07-28 13:33:25.674715
- Title: TEDi: Temporally-Entangled Diffusion for Long-Term Motion Synthesis
- Title（参考訳）: tedi: 長期運動合成のための時間的エンタングル拡散
- Authors: Zihan Zhang, Richard Liu, Kfir Aberman, Rana Hanocka
- Abstract要約: 運動系列の時間軸に段階的拡散の概念を適用することを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、DDPMフレームワークを拡張して、時間的に異なるデノイングをサポートし、2つの軸を絡み合わせることです。
この新しいメカニズムは、キャラクターアニメーションや他のドメインへの応用により、長期動作合成のための新しいフレームワークへの道を開く。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.23431793291876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The gradual nature of a diffusion process that synthesizes samples in small
increments constitutes a key ingredient of Denoising Diffusion Probabilistic
Models (DDPM), which have presented unprecedented quality in image synthesis
and been recently explored in the motion domain. In this work, we propose to
adapt the gradual diffusion concept (operating along a diffusion time-axis)
into the temporal-axis of the motion sequence. Our key idea is to extend the
DDPM framework to support temporally varying denoising, thereby entangling the
two axes. Using our special formulation, we iteratively denoise a motion buffer
that contains a set of increasingly-noised poses, which auto-regressively
produces an arbitrarily long stream of frames. With a stationary diffusion
time-axis, in each diffusion step we increment only the temporal-axis of the
motion such that the framework produces a new, clean frame which is removed
from the beginning of the buffer, followed by a newly drawn noise vector that
is appended to it. This new mechanism paves the way towards a new framework for
long-term motion synthesis with applications to character animation and other
domains.
- Abstract（参考訳）: 少量の増分で試料を合成する拡散過程の段階的な性質は、画像合成において前例のない品質を示し、最近モーション領域で研究されたデノイジン拡散確率モデル(ddpm)の重要な要素である。
本研究では,動き列の時間軸に漸進拡散の概念(拡散時間軸に沿って動作)を適用することを提案する。
私たちのキーとなる考え方は、DDPMフレームワークを拡張して、時間的に異なるデノイングをサポートし、2つの軸を絡み合わせることです。
特殊な定式化を用いて, 任意に長いフレーム列を自動生成するポーズの組を含む動きバッファを反復的にデノベートする。
定常拡散時間軸では、各拡散ステップでは、フレームがバッファの先頭から削除された新しいクリーンなフレームを生成し、それに加えられた新しく描画されたノイズベクトルを生成するように、運動の時間軸のみを増加させる。
この新しいメカニズムは、キャラクターアニメーションや他のドメインへの応用により、長期動作合成のための新しいフレームワークへの道を開く。
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