論文の概要: Generating Human Interaction Motions in Scenes with Text Control

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.10685v1
• Date: Tue, 16 Apr 2024 16:04:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-17 16:14:57.610111
• Title: Generating Human Interaction Motions in Scenes with Text Control
• Title（参考訳）: テキスト制御によるシーンにおけるヒューマンインタラクション動作の生成
• Authors: Hongwei Yi, Justus Thies, Michael J. Black, Xue Bin Peng, Davis Rempe,
• Abstract要約: 本稿では,デノナイズ拡散モデルに基づくテキスト制御されたシーン認識動作生成手法TeSMoを提案する。 我々のアプローチは、シーンに依存しないテキスト-モーション拡散モデルの事前学習から始まります。 トレーニングを容易にするため,シーン内に注釈付きナビゲーションと対話動作を組み込む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 66.74298145999909
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We present TeSMo, a method for text-controlled scene-aware motion generation based on denoising diffusion models. Previous text-to-motion methods focus on characters in isolation without considering scenes due to the limited availability of datasets that include motion, text descriptions, and interactive scenes. Our approach begins with pre-training a scene-agnostic text-to-motion diffusion model, emphasizing goal-reaching constraints on large-scale motion-capture datasets. We then enhance this model with a scene-aware component, fine-tuned using data augmented with detailed scene information, including ground plane and object shapes. To facilitate training, we embed annotated navigation and interaction motions within scenes. The proposed method produces realistic and diverse human-object interactions, such as navigation and sitting, in different scenes with various object shapes, orientations, initial body positions, and poses. Extensive experiments demonstrate that our approach surpasses prior techniques in terms of the plausibility of human-scene interactions, as well as the realism and variety of the generated motions. Code will be released upon publication of this work at https://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/tesmo.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,デノナイズ拡散モデルに基づくテキスト制御されたシーン認識動作生成手法TeSMoを提案する。 これまでは、動き、テキスト記述、インタラクティブなシーンを含むデータセットが限られていたため、シーンを考慮せずに、文字を個別にフォーカスしていた。 我々のアプローチは、大規模モーションキャプチャーデータセットにおける目標達成制約を強調する、シーン非依存のテキスト-モーション拡散モデルの事前学習から始まります。 次に,このモデルを,地平面や物体形状などの詳細なシーン情報を含むデータを付加したデータを用いて微調整したシーン認識コンポーネントで拡張する。 トレーニングを容易にするため,シーン内に注釈付きナビゲーションと対話動作を組み込む。 提案手法は, 物体形状, 向き, 初期位置, ポーズの異なる場面で, ナビゲーションや座位などの現実的かつ多様な人間と物体の相互作用を再現する。 大規模な実験により,本手法は人間とシーンの相互作用の妥当性,および生成した動きのリアリズムや多様性の観点から,従来の手法を超越していることが示された。 コードはhttps://research.nvidia.com/labs/toronto-ai/tesmoで公開される。

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