論文の概要: Aligning Human Motion Generation with Human Perceptions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.02272v1
• Date: Tue, 2 Jul 2024 14:01:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-03 15:15:58.777323
• Title: Aligning Human Motion Generation with Human Perceptions
• Title（参考訳）: 人間の知覚による人間の運動生成の調整
• Authors: Haoru Wang, Wentao Zhu, Luyi Miao, Yishu Xu, Feng Gao, Qi Tian, Yizhou Wang,
• Abstract要約: 本研究では,大規模人間の知覚評価データセットであるMotionPerceptと,人間の動作批判モデルであるMotionCriticを導入することにより,ギャップを埋めるデータ駆動型アプローチを提案する。 我々の批評家モデルは、運動品質を評価するためのより正確な指標を提供しており、容易に運動生成パイプラインに統合することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 51.831338643012444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human motion generation is a critical task with a wide range of applications. Achieving high realism in generated motions requires naturalness, smoothness, and plausibility. Despite rapid advancements in the field, current generation methods often fall short of these goals. Furthermore, existing evaluation metrics typically rely on ground-truth-based errors, simple heuristics, or distribution distances, which do not align well with human perceptions of motion quality. In this work, we propose a data-driven approach to bridge this gap by introducing a large-scale human perceptual evaluation dataset, MotionPercept, and a human motion critic model, MotionCritic, that capture human perceptual preferences. Our critic model offers a more accurate metric for assessing motion quality and could be readily integrated into the motion generation pipeline to enhance generation quality. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach in both evaluating and improving the quality of generated human motions by aligning with human perceptions. Code and data are publicly available at https://motioncritic.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 人間の動作生成は幅広い応用において重要な課題である。 生成した動きにおいて高いリアリズムを達成するには、自然さ、滑らかさ、そして可視性が必要である。 この分野の急速な進歩にもかかわらず、現在の世代法はしばしばこれらの目標を達成できない。 さらに、既存の評価指標は、典型的には地道的な誤り、単純なヒューリスティックス、あるいは分布距離に依存しており、運動品質の人間の知覚とうまく一致しない。 本研究では,大規模な人間の知覚評価データセットであるMotionPerceptと,人間の知覚的嗜好をキャプチャするMotionCriticを導入することで,このギャップを埋めるデータ駆動型アプローチを提案する。 我々の批評家モデルは、運動品質を評価するためのより正確な指標を提供し、生成品質を高めるために、容易に運動生成パイプラインに統合することができる。 広汎な実験は、人間の知覚に合わせることで、生成した人間の動きの質を評価・改善するためのアプローチの有効性を実証する。 コードとデータはhttps://motioncritic.github.io/で公開されている。

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