論文の概要: Scaling Up Dynamic Human-Scene Interaction Modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08629v1
• Date: Wed, 13 Mar 2024 15:45:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-14 13:38:19.872170
• Title: Scaling Up Dynamic Human-Scene Interaction Modeling
• Title（参考訳）: 動的ヒューマンシーンインタラクションモデリングのスケールアップ
• Authors: Nan Jiang, Zhiyuan Zhang, Hongjie Li, Xiaoxuan Ma, Zan Wang, Yixin Chen, Tengyu Liu, Yixin Zhu, Siyuan Huang
• Abstract要約: TRUMANSは、現在利用可能な最も包括的なモーションキャプチャーHSIデータセットである。 人体全体の動きや部分レベルの物体の動きを複雑に捉えます。 本研究では,任意の長さのHSI配列を効率的に生成する拡散型自己回帰モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 60.21472701182632
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Confronting the challenges of data scarcity and advanced motion synthesis in human-scene interaction modeling, we introduce the TRUMANS dataset alongside a novel HSI motion synthesis method. TRUMANS stands as the most comprehensive motion-captured HSI dataset currently available, encompassing over 15 hours of human interactions across 100 indoor scenes. It intricately captures whole-body human motions and part-level object dynamics, focusing on the realism of contact. This dataset is further scaled up by transforming physical environments into exact virtual models and applying extensive augmentations to appearance and motion for both humans and objects while maintaining interaction fidelity. Utilizing TRUMANS, we devise a diffusion-based autoregressive model that efficiently generates HSI sequences of any length, taking into account both scene context and intended actions. In experiments, our approach shows remarkable zero-shot generalizability on a range of 3D scene datasets (e.g., PROX, Replica, ScanNet, ScanNet++), producing motions that closely mimic original motion-captured sequences, as confirmed by quantitative experiments and human studies.
• Abstract（参考訳）: ヒューマン・シーン・インタラクション・モデリングにおけるデータ不足と高度なモーション・シンセサイザーの課題に先立ち、新しいHSIモーション・シンセサイザー法とともにTRUMANSデータセットを導入する。 TRUMANSは、現在利用可能な最も包括的なモーションキャプチャーされたHSIデータセットであり、100の屋内シーンで15時間以上の人間のインタラクションを含んでいる。 人体全体の動きと部分レベルの物体の動きを複雑に捉え、接触のリアリズムに焦点をあてる。 このデータセットは、物理的環境を正確な仮想モデルに変換し、人間と物体の両方の外観と動きに広範囲に拡張し、相互作用の忠実さを維持しながら拡張することでさらにスケールアップされる。 TRUMANSを用いて,任意の長さのHSIシーケンスを効率よく生成する拡散型自己回帰モデルを提案し,シーンコンテキストと意図した動作を考慮に入れた。 実験では,3次元シーンのデータセット(例: PROX, Replica, ScanNet, ScanNet++)に対して,従来のモーションキャプチャーシーケンスを忠実に模倣した動きを生成できる,顕著なゼロショット一般化性を示した。

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