論文の概要: Pose Priors from Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.03689v2
• Date: Thu, 15 May 2025 14:35:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-16 22:29:05.960374
• 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: 言語はしばしば物理的相互作用を記述するために使用されるが、ほとんどの3次元人間のポーズ推定方法は、この豊富な情報ソースを見下ろしている。 我々は、コンタクトポーズの再構築に先立って、大型マルチモーダルモデル(LMM)を活用することにより、このギャップを埋める。
• 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: Language is often used to describe physical interaction, yet most 3D human pose estimation methods overlook this rich source of information. We bridge this gap by leveraging large multimodal models (LMMs) as priors for reconstructing contact poses, offering a scalable alternative to traditional methods that rely on human annotations or motion capture data. Our approach extracts contact-relevant descriptors from an LMM and translates them into tractable losses to constrain 3D human pose optimization. Despite its simplicity, our method produces compelling reconstructions for both two-person interactions and self-contact scenarios, accurately capturing the semantics of physical and social interactions. Our results demonstrate that LMMs can serve as powerful tools for contact prediction and pose estimation, offering an alternative to costly manual human annotations or motion capture data. Our code is publicly available at https://prosepose.github.io.
• Abstract（参考訳）: 言語はしばしば物理的相互作用を記述するために使用されるが、ほとんどの3次元人間のポーズ推定方法は、この豊富な情報ソースを見下ろしている。 コンタクトポーズを再構築するための先行手段として,大規模なマルチモーダルモデル(LMM)を活用することで,このギャップを埋める。 提案手法は,LMMから接触関連記述子を抽出し,それらをトラクタブルな損失に変換し,人間の3次元ポーズ最適化を制約する。 その単純さにもかかわらず、本手法は、身体的・社会的相互作用のセマンティクスを正確に把握し、対人インタラクションと自己接触シナリオの両方の説得力のある再構成を生成する。 以上の結果から,LMMは人手による手動アノテーションやモーションキャプチャーデータに代わる,接触予測やポーズ推定のための強力なツールとして機能することが示唆された。 私たちのコードはhttps://prosepose.github.io.comで公開されています。

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