論文の概要: Autonomous Character-Scene Interaction Synthesis from Text Instruction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.03187v2
• Date: Tue, 8 Oct 2024 17:58:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-03 03:04:25.080693
• Title: Autonomous Character-Scene Interaction Synthesis from Text Instruction
• Title（参考訳）: テキストインストラクションを用いた自動文字・シーンインタラクション合成
• Authors: Nan Jiang, Zimo He, Zi Wang, Hongjie Li, Yixin Chen, Siyuan Huang, Yixin Zhu,
• Abstract要約: そこで本研究では,単一テキスト命令と目標位置から直接,多段階のシーン認識インタラクション動作を合成するフレームワークを提案する。 提案手法では,次の動作セグメントを自動回帰拡散モデルで合成し,各動作ステージの遷移を予測する自律スケジューラを用いる。 本稿では,40種類の動作を含む120の屋内シーンにおいて,16時間の動作シーケンスからなる総合的な動きキャプチャーデータセットについて述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 45.255215402142596
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Synthesizing human motions in 3D environments, particularly those with complex activities such as locomotion, hand-reaching, and human-object interaction, presents substantial demands for user-defined waypoints and stage transitions. These requirements pose challenges for current models, leading to a notable gap in automating the animation of characters from simple human inputs. This paper addresses this challenge by introducing a comprehensive framework for synthesizing multi-stage scene-aware interaction motions directly from a single text instruction and goal location. Our approach employs an auto-regressive diffusion model to synthesize the next motion segment, along with an autonomous scheduler predicting the transition for each action stage. To ensure that the synthesized motions are seamlessly integrated within the environment, we propose a scene representation that considers the local perception both at the start and the goal location. We further enhance the coherence of the generated motion by integrating frame embeddings with language input. Additionally, to support model training, we present a comprehensive motion-captured dataset comprising 16 hours of motion sequences in 120 indoor scenes covering 40 types of motions, each annotated with precise language descriptions. Experimental results demonstrate the efficacy of our method in generating high-quality, multi-stage motions closely aligned with environmental and textual conditions.
• Abstract（参考訳）: 3D環境における人間の動き、特に移動、手洗い、人間と物体の相互作用などの複雑な活動の合成は、ユーザ定義のウェイポイントとステージ遷移に対するかなりの要求を提示する。 これらの要件は現在のモデルに課題をもたらし、単純な人間の入力から文字のアニメーションを自動化する際、顕著なギャップを生じさせる。 本稿では,単一テキスト命令と目標位置から直接多段階シーン認識インタラクション動作を合成するための包括的フレームワークを導入することで,この問題に対処する。 提案手法では,次の動作セグメントを自動回帰拡散モデルで合成し,各動作ステージの遷移を予測する自律スケジューラを用いる。 合成された動きが環境内でシームレスに統合されていることを保証するために,まず最初に,目標位置の両方において,局所的な知覚を考慮したシーン表現を提案する。 我々は、フレーム埋め込みと言語入力を統合することにより、生成された動きのコヒーレンスをさらに強化する。 さらに,モデル学習を支援するために,40種類の動作を含む120の屋内シーンに16時間の動作シーケンスを収録し,それぞれに正確な言語記述を付加した包括的モーションキャプチャーデータセットを提案する。 実験により, 環境条件, テキスト条件と密に整合した高品質多段運動の創出に本手法の有効性が示された。

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