論文の概要: MEGA: Masked Generative Autoencoder for Human Mesh Recovery

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.18839v3
• Date: Thu, 14 Nov 2024 10:27:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-15 15:22:07.442552
• Title: MEGA: Masked Generative Autoencoder for Human Mesh Recovery
• Title（参考訳）: MEGA:人間のメッシュ回復のためのマスケ生成オートエンコーダ
• Authors: Guénolé Fiche, Simon Leglaive, Xavier Alameda-Pineda, Francesc Moreno-Noguer,
• Abstract要約: 単一のRGB画像からのヒューマンメッシュの回復は、非常にあいまいな問題である。 ほとんどのHMR手法はこの問題を見逃し、曖昧さを考慮せずに単一の予測を行う。 本研究は,マスク生成モデルに基づく新しい手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.26995842920877
• License:
• Abstract: Human Mesh Recovery (HMR) from a single RGB image is a highly ambiguous problem, as an infinite set of 3D interpretations can explain the 2D observation equally well. Nevertheless, most HMR methods overlook this issue and make a single prediction without accounting for this ambiguity. A few approaches generate a distribution of human meshes, enabling the sampling of multiple predictions; however, none of them is competitive with the latest single-output model when making a single prediction. This work proposes a new approach based on masked generative modeling. By tokenizing the human pose and shape, we formulate the HMR task as generating a sequence of discrete tokens conditioned on an input image. We introduce MEGA, a MaskEd Generative Autoencoder trained to recover human meshes from images and partial human mesh token sequences. Given an image, our flexible generation scheme allows us to predict a single human mesh in deterministic mode or to generate multiple human meshes in stochastic mode. Experiments on in-the-wild benchmarks show that MEGA achieves state-of-the-art performance in deterministic and stochastic modes, outperforming single-output and multi-output approaches.
• Abstract（参考訳）: 単一のRGB画像からのHuman Mesh Recovery(HMR)は、無限の3D解釈の集合が2D観察をうまく説明できるため、非常に曖昧な問題である。 しかしながら、ほとんどのHMR法はこの問題を無視し、この曖昧さを考慮せずに単一の予測を行う。 いくつかのアプローチは、人間のメッシュの分布を生成し、複数の予測のサンプリングを可能にするが、それらのうちの1つの予測を行う際に、最新の単一出力モデルと競合するものは存在しない。 本研究は,マスク生成モデルに基づく新しい手法を提案する。 人間のポーズと形状をトークン化することにより、HMRタスクを入力画像に条件付けられた離散トークンのシーケンスを生成するものとして定式化する。 画像と部分的ヒューマンメッシュトークンシーケンスから人間のメッシュを復元するために訓練された MaskEd Generative Autoencoder であるMEGA を紹介する。 画像が与えられた場合、フレキシブルな生成方式により、決定論的モードで1つの人間のメッシュを予測したり、確率論的モードで複数の人間のメッシュを生成できる。 In-the-wildベンチマークの実験により、MEGAは決定論的および確率的モードにおける最先端のパフォーマンスを達成し、単一出力および複数出力のアプローチより優れていることが示された。

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