論文の概要: DPoser: Diffusion Model as Robust 3D Human Pose Prior

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.05541v1
• Date: Sat, 9 Dec 2023 11:18:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-12 20:10:08.358115
• Title: DPoser: Diffusion Model as Robust 3D Human Pose Prior
• Title（参考訳）: DPoser: 人類の3Dマップに先立つロバストな拡散モデル
• Authors: Junzhe Lu, Jing Lin, Hongkun Dou, Yulun Zhang, Yue Deng, Haoqian Wang
• Abstract要約: 拡散モデルに基づいて構築された,頑丈で多目的な人間のポーズであるDPoserを紹介する。 DPoserは、ヒューマンメッシュリカバリ、ポーズ完了、モーションデノイングなど、さまざまなポーズ中心のアプリケーションにシームレスに統合される。 我々の徹底的な実験は、DPoserが複数のタスクにまたがる既存の最先端のポーズよりも優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.390006148133764
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Modeling human pose is a cornerstone in applications from human-robot interaction to augmented reality, yet crafting a robust human pose prior remains a challenge due to biomechanical constraints and diverse human movements. Traditional priors like VAEs and NDFs often fall short in realism and generalization, especially in extreme conditions such as unseen noisy poses. To address these issues, we introduce DPoser, a robust and versatile human pose prior built upon diffusion models. Designed with optimization frameworks, DPoser seamlessly integrates into various pose-centric applications, including human mesh recovery, pose completion, and motion denoising. Specifically, by formulating these tasks as inverse problems, we employ variational diffusion sampling for efficient solving. Furthermore, acknowledging the disparity between the articulated poses we focus on and structured images in previous research, we propose a truncated timestep scheduling to boost performance on downstream tasks. Our exhaustive experiments demonstrate DPoser's superiority over existing state-of-the-art pose priors across multiple tasks.
• Abstract（参考訳）: 人間のポーズをモデル化することは、人間とロボットの相互作用から拡張現実への応用の基盤となっているが、人間のポーズを頑丈に構築することは、生体力学的制約と多様な人間の動きのために依然として課題である。 VAEやNDFのような伝統的な先行は、現実主義や一般化において、特に目に見えないノイズのポーズのような極端な状況では、しばしば不足する。 これらの問題に対処するため,我々は拡散モデルに先立って,頑健で多用途な人間のポーズであるdposerを紹介する。 最適化フレームワークで設計されたDPoserは、ヒューマンメッシュリカバリ、ポーズ補完、モーションデノイングなど、さまざまなポーズ中心のアプリケーションにシームレスに統合される。 具体的には、これらのタスクを逆問題として定式化することにより、効率的な解法に変分拡散サンプリングを用いる。 さらに,従来の研究で焦点を絞ったポーズと構造化画像の相違を認め,下流タスクの性能向上を目的とした時間経過スケジューリングを提案する。 我々の徹底的な実験は、DPoserが複数のタスクにまたがる既存の最先端のポーズよりも優れていることを示す。

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