論文の概要: MotionScript: Natural Language Descriptions for Expressive 3D Human Motions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.12634v2
• Date: Sun, 29 Sep 2024 20:24:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-01 22:02:00.464118
• Title: MotionScript: Natural Language Descriptions for Expressive 3D Human Motions
• Title（参考訳）: MotionScript: 表現力のある3Dヒューマンモーションのための自然言語記述
• Authors: Payam Jome Yazdian, Eric Liu, Rachel Lagasse, Hamid Mohammadi, Li Cheng, Angelica Lim,
• Abstract要約: MotionScriptはモーション・トゥ・テキスト変換アルゴリズムであり、人体の動きの自然言語表現である。 実験により、テキスト・トゥ・モーションタスクに適用されたMotionScript記述により、大規模な言語モデルが、以前は目に見えなかった複雑な動作を生成できることが実証された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.050271017133076
• License:
• Abstract: This paper proposes MotionScript, a motion-to-text conversion algorithm and natural language representation for human body motions. MotionScript provides more detailed and accurate descriptions of human body movements compared to previous natural language methods. Most motion datasets focus on basic, well-defined actions, with limited variation in expression (e.g., sitting, walking, dribbling a ball). But for expressive actions that contain a diversity of movements in the class (e.g. being sad, dancing), or for actions outside the domain of standard motion capture datasets (e.g. stylistic walking, sign-language, interactions with animals), more specific and granular natural language descriptions are needed. Our proposed MotionScript descriptions differ from existing natural language representations in that it provides detailed descriptions in natural language rather than simple action labels or generalized captions. To the best of our knowledge, this is the first attempt at translating 3D motions to natural language descriptions without requiring training data. Our experiments demonstrate that MotionScript descriptions, when applied to text-to-motion tasks, enable large language models to generate complex, previously unseen motions. Additional examples, dataset, and code can be accessed at https://pjyazdian.github.io/MotionScript
• Abstract（参考訳）: 本稿では、人体の動きに対するモーション・トゥ・テキスト変換アルゴリズムと自然言語表現であるMotionScriptを提案する。 MotionScriptは、従来の自然言語法と比較して、人間の身体の動きをより詳細に正確に記述する。 ほとんどのモーションデータセットは、表現の変化(例えば、座ったり、歩いたり、ボールをドリブルしたり)に制限のある、基本的な、明確に定義されたアクションに焦点を当てている。 しかし、クラス内のさまざまな動き(例えば悲しい、踊っている、など)を含む表現的な行動や、標準的なモーションキャプチャーデータセット(例えば、スタイリスティックウォーキング、手話、動物との相互作用)の領域外の行動には、より具体的できめ細かな自然言語記述が必要である。 提案するMotionScript記述は,単純なアクションラベルや一般化キャプションではなく,自然言語で詳細な記述を提供するという点で,既存の自然言語表現とは異なる。 我々の知る限りでは、これは訓練データを必要としない3Dモーションを自然言語記述に翻訳する最初の試みである。 実験により、テキスト・トゥ・モーションタスクに適用されたMotionScript記述により、大規模な言語モデルが、以前は目に見えなかった複雑な動作を生成できることが実証された。 追加の例、データセット、コードはhttps://pjyazdian.github.io/MotionScriptでアクセスできます。

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