論文の概要: Text-driven Human Motion Generation with Motion Masked Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19686v1
• Date: Sun, 29 Sep 2024 12:26:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-05 21:49:14.340767
• Title: Text-driven Human Motion Generation with Motion Masked Diffusion Model
• Title（参考訳）: 運動マスク付き拡散モデルを用いたテキスト駆動型人体運動生成
• Authors: Xingyu Chen,
• Abstract要約: テキスト・ヒューマン・モーション・ジェネレーション(テキスト・ヒューマン・モーション・ジェネレーション)は、自然言語で条件付けられた人間の動作シーケンスを合成するタスクである。 現在の拡散モデルに基づくアプローチは、生成の多様性と多モード性において優れた性能を持つ。 拡散モデルのための新しい動き機構である運動マスク付き拡散モデルbftext(MMDM)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.637853270123045
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-driven human motion generation is a multimodal task that synthesizes human motion sequences conditioned on natural language. It requires the model to satisfy textual descriptions under varying conditional inputs, while generating plausible and realistic human actions with high diversity. Existing diffusion model-based approaches have outstanding performance in the diversity and multimodality of generation. However, compared to autoregressive methods that train motion encoders before inference, diffusion methods lack in fitting the distribution of human motion features which leads to an unsatisfactory FID score. One insight is that the diffusion model lack the ability to learn the motion relations among spatio-temporal semantics through contextual reasoning. To solve this issue, in this paper, we proposed Motion Masked Diffusion Model \textbf{(MMDM)}, a novel human motion masked mechanism for diffusion model to explicitly enhance its ability to learn the spatio-temporal relationships from contextual joints among motion sequences. Besides, considering the complexity of human motion data with dynamic temporal characteristics and spatial structure, we designed two mask modeling strategies: \textbf{time frames mask} and \textbf{body parts mask}. During training, MMDM masks certain tokens in the motion embedding space. Then, the diffusion decoder is designed to learn the whole motion sequence from masked embedding in each sampling step, this allows the model to recover a complete sequence from incomplete representations. Experiments on HumanML3D and KIT-ML dataset demonstrate that our mask strategy is effective by balancing motion quality and text-motion consistency.
• Abstract（参考訳）: テキスト駆動型ヒューマンモーション生成は、自然言語で条件付けられた人間のモーションシーケンスを合成するマルチモーダルタスクである。 多様な条件入力の下でテキスト記述を満足すると同時に、多様で現実的な人間の行動を生成する必要がある。 既存の拡散モデルに基づくアプローチは、生成の多様性と多モード性において優れた性能を持つ。 しかし, 自己回帰法と比較して, 拡散法は不満足なFIDスコアにつながる人間の動作特徴の分布に適合しない。 1つの洞察は、拡散モデルは文脈的推論を通して時空間意味論の運動関係を学習する能力が欠けていることである。 そこで本研究では,移動列間の文脈的関節から時空間的関係を学習する能力を明確に向上させる,新しい人体運動マスク機構である運動マスク拡散モデル(MMDM)を提案する。 また、動的時間特性と空間構造を持つ人間の動作データの複雑さを考慮し、2つのマスクモデリング戦略を設計した: \textbf{time frames mask} と \textbf{body parts mask}。 トレーニング中、MMDMはモーション埋め込み空間内の特定のトークンをマスクする。 そして、拡散復号器は、各サンプリングステップのマスク埋め込みから全動作シーケンスを学習するように設計され、不完全表現から完全シーケンスを復元することができる。 HumanML3DとKIT-MLデータセットの実験では、動作品質とテキスト-モーションの一貫性のバランスをとることで、マスク戦略が効果的であることが示された。

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