論文の概要: ReMoS: 3D Motion-Conditioned Reaction Synthesis for Two-Person Interactions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17057v3
• Date: Mon, 29 Jul 2024 05:18:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-31 00:26:37.295515
• Title: ReMoS: 3D Motion-Conditioned Reaction Synthesis for Two-Person Interactions
• Title（参考訳）: ReMoS: 2パーソン相互作用のための3次元モーションコンディション反応合成
• Authors: Anindita Ghosh, Rishabh Dabral, Vladislav Golyanik, Christian Theobalt, Philipp Slusallek,
• Abstract要約: 本稿では,2人のインタラクションシナリオにおいて,人の全身運動を合成する拡散モデルReMoSを提案する。 ペアダンス,忍術,キックボクシング,アクロバティックといった2人のシナリオでReMoSを実証する。 また,全身動作と指の動きを含む2人のインタラクションに対してReMoCapデータセットを寄贈した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.87211993793807
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Current approaches for 3D human motion synthesis generate high quality animations of digital humans performing a wide variety of actions and gestures. However, a notable technological gap exists in addressing the complex dynamics of multi human interactions within this paradigm. In this work, we present ReMoS, a denoising diffusion based model that synthesizes full body reactive motion of a person in a two person interaction scenario. Given the motion of one person, we employ a combined spatio temporal cross attention mechanism to synthesize the reactive body and hand motion of the second person, thereby completing the interactions between the two. We demonstrate ReMoS across challenging two person scenarios such as pair dancing, Ninjutsu, kickboxing, and acrobatics, where one persons movements have complex and diverse influences on the other. We also contribute the ReMoCap dataset for two person interactions containing full body and finger motions. We evaluate ReMoS through multiple quantitative metrics, qualitative visualizations, and a user study, and also indicate usability in interactive motion editing applications.
• Abstract（参考訳）: 近年の3次元モーション合成技術は,デジタル人間による多種多様な動作とジェスチャーの高品質なアニメーションを生成する。 しかし、このパラダイム内でのマルチヒューマンインタラクションの複雑なダイナミクスに対処する際、顕著な技術的ギャップが存在する。 本研究では,2人のインタラクションシナリオにおいて,人の全身反応運動を合成する拡散モデルReMoSを提案する。 1人の動きを考慮に入れ,2人目の反応体と手の動きを合成し,両者の相互作用を完了させるために,時空間的クロスアテンション機構を併用した。 本研究では,ペアダンス,忍術,キックボクシング,アクロバティックといった2つのシナリオにまたがるReMoSを実証する。 また,全身動作と指の動きを含む2人のインタラクションに対してReMoCapデータセットを寄贈した。 複数の定量的メトリクス、質的視覚化、ユーザスタディを通じてReMoSを評価し、インタラクティブなモーション編集アプリケーションにおけるユーザビリティを示す。

関連論文リスト

• in2IN: Leveraging individual Information to Generate Human INteractions [29.495166514135295]
  In2IN(in2IN)は、人間と人間の動作生成を個別に記述した新しい拡散モデルである。 In2INで生成された動きと、HumanML3Dで事前訓練された1人の動きによって生成された動きとを組み合わせたモデル合成手法であるDualMDMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-15T17:59:04Z)
• InterControl: Zero-shot Human Interaction Generation by Controlling Every Joint [67.6297384588837]
  関節間の所望距離を維持するために,新しい制御可能な運動生成手法であるInterControlを導入する。 そこで本研究では,既成の大規模言語モデルを用いて,ヒューマンインタラクションのための結合ペア間の距離を生成できることを実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-27T14:32:33Z)
• Persistent-Transient Duality: A Multi-mechanism Approach for Modeling Human-Object Interaction [58.67761673662716]
  人間は高度に適応可能で、異なるタスク、状況、状況を扱うために異なるモードを素早く切り替える。 人間と物体の相互作用(HOI)において、これらのモードは、(1)活動全体に対する大規模な一貫した計画、(2)タイムラインに沿って開始・終了する小規模の子どもの対話的行動の2つのメカニズムに起因していると考えられる。 本研究は、人間の動作を協調的に制御する2つの同時メカニズムをモデル化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T12:21:33Z)
• NIFTY: Neural Object Interaction Fields for Guided Human Motion Synthesis [21.650091018774972]
  我々は、特定の物体に付随する神経相互作用場を作成し、人間のポーズを入力として与えられた有効な相互作用多様体までの距離を出力する。 この相互作用場は、対象条件付きヒトの運動拡散モデルのサンプリングを導く。 いくつかの物体で座ったり持ち上げたりするための現実的な動きを合成し、動きの質や動作完了の成功の観点から、代替のアプローチよりも優れています。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-14T17:59:38Z)
• IMoS: Intent-Driven Full-Body Motion Synthesis for Human-Object Interactions [69.95820880360345]
  そこで本研究では,仮想人物の全身動作を3Dオブジェクトで合成する最初のフレームワークを提案する。 本システムでは,オブジェクトと仮想文字の関連意図を入力テキストとして記述する。 その結果, 80%以上のシナリオにおいて, 合成された全身運動は参加者よりリアルに見えることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-14T23:59:24Z)
• SoMoFormer: Social-Aware Motion Transformer for Multi-Person Motion Prediction [10.496276090281825]
  本稿では,ソーシャル・アウェア・モーション・トランスフォーマー(SoMoFormer)を提案する。 SoMoFormerは、変位軌道空間のサブシーケンスから運動特徴を抽出し、各個人に対する局所的およびグローバルなポーズダイナミクスを学習する。 さらに,SoMoFormerに新たなソーシャル・アウェア・アテンション・アテンション・メカニズムを考案し,動的表現をさらに最適化し,相互依存を同時に捉える。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-19T08:57:34Z)
• Towards Diverse and Natural Scene-aware 3D Human Motion Synthesis [117.15586710830489]
  本研究では,ターゲットアクションシーケンスの誘導の下で,多様なシーンを意識した人間の動作を合成する問題に焦点をあてる。 この因子化スキームに基づいて、各サブモジュールが1つの側面をモデリングする責任を負う階層的なフレームワークが提案されている。 実験の結果,提案手法は,多様性と自然性の観点から,従来の手法よりも著しく優れていた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-25T18:20:01Z)
• GAN-based Reactive Motion Synthesis with Class-aware Discriminators for Human-human Interaction [14.023527193608144]
  本稿では,他のキャラクタからアクティブな動作を与えられたキャラクタの反応運動を合成する半教師付きGANシステムを提案する。 合成運動の高品質さは, ジェネレータの有効設計を示し, 合成の識別性もまた, 判別器の強度を示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-01T13:13:07Z)
• Scene-aware Generative Network for Human Motion Synthesis [125.21079898942347]
  シーンと人間の動きの相互作用を考慮した新しい枠組みを提案する。 人間の動きの不確実性を考慮すると、このタスクを生成タスクとして定式化する。 我々は、人間の動きと文脈シーンとの整合性を強制するための識別器を備えた、GANに基づく学習アプローチを導出する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-31T09:05:50Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。