論文の概要: ChatPose: Chatting about 3D Human Pose

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.18836v2
• Date: Tue, 23 Apr 2024 17:53:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-25 16:25:00.311788
• Title: ChatPose: Chatting about 3D Human Pose
• Title（参考訳）: ChatPose:3Dヒューマン・ポースについて聞く
• Authors: Yao Feng, Jing Lin, Sai Kumar Dwivedi, Yu Sun, Priyanka Patel, Michael J. Black,
• Abstract要約: ChatPoseは、画像やテキスト記述から3Dの人間のポーズを理解し、推論するためのフレームワークである。 我々の研究は、一つの画像や簡単な説明から姿勢を直感的に理解する能力によって動機付けられています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.70287492050979
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce ChatPose, a framework employing Large Language Models (LLMs) to understand and reason about 3D human poses from images or textual descriptions. Our work is motivated by the human ability to intuitively understand postures from a single image or a brief description, a process that intertwines image interpretation, world knowledge, and an understanding of body language. Traditional human pose estimation and generation methods often operate in isolation, lacking semantic understanding and reasoning abilities. ChatPose addresses these limitations by embedding SMPL poses as distinct signal tokens within a multimodal LLM, enabling the direct generation of 3D body poses from both textual and visual inputs. Leveraging the powerful capabilities of multimodal LLMs, ChatPose unifies classical 3D human pose and generation tasks while offering user interactions. Additionally, ChatPose empowers LLMs to apply their extensive world knowledge in reasoning about human poses, leading to two advanced tasks: speculative pose generation and reasoning about pose estimation. These tasks involve reasoning about humans to generate 3D poses from subtle text queries, possibly accompanied by images. We establish benchmarks for these tasks, moving beyond traditional 3D pose generation and estimation methods. Our results show that ChatPose outperforms existing multimodal LLMs and task-specific methods on these newly proposed tasks. Furthermore, ChatPose's ability to understand and generate 3D human poses based on complex reasoning opens new directions in human pose analysis.
• Abstract（参考訳）: 画像やテキストによる記述から3次元の人間のポーズを理解し、推論するために、LLM(Large Language Models)を利用するフレームワークChatPoseを紹介した。 我々の研究は、一つの画像や簡単な説明から姿勢を直感的に理解する能力、画像解釈、世界知識、身体言語を理解するプロセスによって動機付けられている。 従来の人間のポーズ推定と生成方法は、意味的理解と推論能力の欠如により、しばしば孤立して機能する。 ChatPose は、SMPL のポーズを異なる信号トークンとしてマルチモーダル LLM に埋め込むことでこれらの制限に対処し、テキスト入力と視覚入力の両方から3Dボディのポーズを直接生成できる。 マルチモーダルLLMの強力な機能を活用して、ChatPoseはユーザインタラクションを提供しながら、古典的な3Dのポーズと生成タスクを統合する。 加えて、ChatPose は LLM に対して、人間のポーズについての推論において、広範囲な世界知識を適用する権限を与え、投機的なポーズ生成とポーズ推定に関する推論という2つの高度なタスクに繋がる。 これらのタスクは、微妙なテキストクエリから人間の3Dポーズを推論する。 従来の3Dポーズ生成および推定方法を超えて,これらのタスクのベンチマークを確立する。 この結果から,ChatPose は既存のマルチモーダル LLM やタスク固有手法よりも優れた性能を示した。 さらに、複雑な推論に基づいて3D人間のポーズを理解し、生成するChatPoseの能力は、人間のポーズ分析において新しい方向を開く。

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