論文の概要: ContactGen: Contact-Guided Interactive 3D Human Generation for Partners
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.17212v2
- Date: Sat, 3 Feb 2024 06:22:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-07 02:29:43.339856
- Title: ContactGen: Contact-Guided Interactive 3D Human Generation for Partners
- Title（参考訳）: ContactGen: コンタクトガイドによる対話型3Dヒューマンジェネレーション
- Authors: Dongjun Gu, Jaehyeok Shim, Jaehoon Jang, Changwoo Kang, Kyungdon Joo
- Abstract要約: 物理的接触の観点から3次元ヒューマンジェネレーションの新たな課題を導入する。
与えられたパートナーヒトは、相互作用の種類に応じて多様なポーズと異なる接触領域を持つことができる。
そこで本研究では,対話型3次元人間を,ガイド付き拡散フレームワークに基づいて生成する手法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.13466172688693
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Among various interactions between humans, such as eye contact and gestures,
physical interactions by contact can act as an essential moment in
understanding human behaviors. Inspired by this fact, given a 3D partner human
with the desired interaction label, we introduce a new task of 3D human
generation in terms of physical contact. Unlike previous works of interacting
with static objects or scenes, a given partner human can have diverse poses and
different contact regions according to the type of interaction. To handle this
challenge, we propose a novel method of generating interactive 3D humans for a
given partner human based on a guided diffusion framework. Specifically, we
newly present a contact prediction module that adaptively estimates potential
contact regions between two input humans according to the interaction label.
Using the estimated potential contact regions as complementary guidances, we
dynamically enforce ContactGen to generate interactive 3D humans for a given
partner human within a guided diffusion model. We demonstrate ContactGen on the
CHI3D dataset, where our method generates physically plausible and diverse
poses compared to comparison methods.
- Abstract（参考訳）: 目の接触やジェスチャーなど、人間同士のさまざまな相互作用の中で、接触による物理的相互作用は人間の行動を理解する上で不可欠な瞬間となる。
この事実に触発されて、所望のインタラクションラベルを持つ3Dパートナーが、物理的接触の観点から3Dヒューマン生成の新たなタスクを導入する。
静的な物体やシーンと相互作用する以前の作品とは異なり、あるパートナーの人間は、相互作用の種類に応じて様々なポーズと異なる接触領域を持つことができる。
そこで本稿では,この課題に対処するために,誘導拡散フレームワークを用いた対話型3次元人間生成手法を提案する。
具体的には,対話ラベルに従って2人の入力人間間の潜在的接触領域を適応的に推定する接触予測モジュールを提案する。
推定された接触領域を相補的指導として使用することにより, 誘導拡散モデルにおいて, 接触遺伝子を動的に強制し, 相手人間の対話的3d人間を生成する。
CHI3Dデータセット上でContactGenを実演し、本手法は比較法と比較して物理的に妥当で多様なポーズを生成する。
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