Fugu-MT 論文翻訳(概要): BAMM: Bidirectional Autoregressive Motion Model

論文の概要: BAMM: Bidirectional Autoregressive Motion Model

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19435v1
Date: Thu, 28 Mar 2024 14:04:17 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-29 16:04:18.912148
Title: BAMM: Bidirectional Autoregressive Motion Model
Title（参考訳）: BAMM:双方向自己回帰運動モデル
Authors: Ekkasit Pinyoanuntapong, Muhammad Usama Saleem, Pu Wang, Minwoo Lee, Srijan Das, Chen Chen,
Abstract要約: 本稿では,双方向自動回帰運動モデル(BAMM)を提案する。 BAMMは,(1)3次元の人間の動きを潜在空間の離散トークンに変換するモーション・トークンライザ,(2)ランダムにマスクされたトークンを自動予測するマスキング・セルフアテンション・トランスフォーマーの2つの重要な構成要素から構成される。 HumanML3DとKIT-MLデータセットに関する実験は、BAMMが定性的および定量的な測定において現在の最先端の手法を上回ることを示した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 14.668729995275807
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Generating human motion from text has been dominated by denoising motion models either through diffusion or generative masking process. However, these models face great limitations in usability by requiring prior knowledge of the motion length. Conversely, autoregressive motion models address this limitation by adaptively predicting motion endpoints, at the cost of degraded generation quality and editing capabilities. To address these challenges, we propose Bidirectional Autoregressive Motion Model (BAMM), a novel text-to-motion generation framework. BAMM consists of two key components: (1) a motion tokenizer that transforms 3D human motion into discrete tokens in latent space, and (2) a masked self-attention transformer that autoregressively predicts randomly masked tokens via a hybrid attention masking strategy. By unifying generative masked modeling and autoregressive modeling, BAMM captures rich and bidirectional dependencies among motion tokens, while learning the probabilistic mapping from textual inputs to motion outputs with dynamically-adjusted motion sequence length. This feature enables BAMM to simultaneously achieving high-quality motion generation with enhanced usability and built-in motion editability. Extensive experiments on HumanML3D and KIT-ML datasets demonstrate that BAMM surpasses current state-of-the-art methods in both qualitative and quantitative measures.
Abstract（参考訳）: テキストから人間の動きを生成することは、拡散または生成マスキングのプロセスを通じて、動きモデルを認知させることによって支配されている。しかし、これらのモデルは、運動長に関する事前の知識を必要とすることによって、ユーザビリティに大きな制限に直面している。逆に、自己回帰運動モデルは、劣化した生成品質と編集能力を犠牲にして、動きの終端を適応的に予測することで、この制限に対処する。これらの課題に対処するために,新たなテキスト・ツー・モーション生成フレームワークである双方向自動回帰運動モデル(BAMM)を提案する。 BAMMは,(1)3次元の人間の動きを潜在空間の離散トークンに変換するモーション・トークンライザ,(2)ハイブリット・アテンション・マスキング戦略によってランダムにマスクされたトークンを自動予測するマスキング・セルフアテンション・トランスフォーマーの2つの重要な構成要素から構成される。生成マスクモデリングと自己回帰モデリングを統一することにより、BAMMはモーショントークン間のリッチで双方向な依存関係をキャプチャし、テキスト入力から動的に調整されたモーションシーケンス長のモーション出力への確率的マッピングを学習する。この機能により、BAMMは、ユーザビリティと内蔵モーション編集性を向上し、高品質なモーション生成を同時に達成できる。 HumanML3DとKIT-MLデータセットの大規模な実験により、BAMMは定性的および定量的な測定において現在の最先端の手法を超越していることが示された。

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