論文の概要: Pose Priors from Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03689v1
- Date: Mon, 6 May 2024 17:59:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-07 12:57:40.717004
- Title: Pose Priors from Language Models
- Title（参考訳）: 言語モデルからのポースプライオリティ
- Authors: Sanjay Subramanian, Evonne Ng, Lea Müller, Dan Klein, Shiry Ginosar, Trevor Darrell,
- Abstract要約: 本稿では,正確な物理的接触制約を強制するゼロショットポーズ最適化法を提案する。
本手法は,近接した人物の驚くほど説得力のあるポーズを再現する。
従来の手法とは異なり,本手法は自己接触と対人接触を解消するための統一的な枠組みを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.61186408764559
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We present a zero-shot pose optimization method that enforces accurate physical contact constraints when estimating the 3D pose of humans. Our central insight is that since language is often used to describe physical interaction, large pretrained text-based models can act as priors on pose estimation. We can thus leverage this insight to improve pose estimation by converting natural language descriptors, generated by a large multimodal model (LMM), into tractable losses to constrain the 3D pose optimization. Despite its simplicity, our method produces surprisingly compelling pose reconstructions of people in close contact, correctly capturing the semantics of the social and physical interactions. We demonstrate that our method rivals more complex state-of-the-art approaches that require expensive human annotation of contact points and training specialized models. Moreover, unlike previous approaches, our method provides a unified framework for resolving self-contact and person-to-person contact.
- Abstract（参考訳）: 本研究では,人間の3次元ポーズを推定する際に,正確な物理的接触制約を強制するゼロショットポーズ最適化手法を提案する。
我々の中心的な洞察は、言語は物理的相互作用を記述するためにしばしば使用されるため、大きな事前訓練されたテキストベースのモデルは、ポーズ推定の先行として振る舞うことができるということである。
そこで我々は,この知見を利用して,LMM(Large Multimodal Model)によって生成された自然言語記述子をトラクタブルな損失に変換することにより,ポーズ推定を改善することができる。
そのシンプルさにもかかわらず、我々の手法は驚くほど説得力のある人物のポーズを再現し、社会的および身体的相互作用のセマンティクスを正確に捉えている。
本手法は,接触点の人為的アノテーションや特化モデルの訓練を必要とする,より複雑な最先端の手法と競合することを示す。
さらに,従来の手法と異なり,本手法は自己接触と対人接触を解消するための統一的な枠組みを提供する。
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