論文の概要: ReinDiffuse: Crafting Physically Plausible Motions with Reinforced Diffusion Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.07296v1
• Date: Tue, 15 Oct 2024 14:12:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-31 21:06:44.122859
• Title: ReinDiffuse: Crafting Physically Plausible Motions with Reinforced Diffusion Model
• Title（参考訳）: ReinDiffuse: 強化拡散モデルによる物理的に可塑性な運動の創成
• Authors: Gaoge Han, Mingjiang Liang, Jinglei Tang, Yongkang Cheng, Wei Liu, Shaoli Huang,
• Abstract要約: 本稿では、強化学習と運動拡散モデルを組み合わせることで、物理的に信頼できる人間の動きを生成するEmphReinDiffuseを提案する。 動作拡散モデルを用いてパラメータ化された動作分布を出力し、強化学習パラダイムに適合させる。 我々のアプローチは、HumanML3DとKIT-MLという2つの主要なデータセット上で、既存の最先端モデルよりも優れています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.525806425270428
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Generating human motion from textual descriptions is a challenging task. Existing methods either struggle with physical credibility or are limited by the complexities of physics simulations. In this paper, we present \emph{ReinDiffuse} that combines reinforcement learning with motion diffusion model to generate physically credible human motions that align with textual descriptions. Our method adapts Motion Diffusion Model to output a parameterized distribution of actions, making them compatible with reinforcement learning paradigms. We employ reinforcement learning with the objective of maximizing physically plausible rewards to optimize motion generation for physical fidelity. Our approach outperforms existing state-of-the-art models on two major datasets, HumanML3D and KIT-ML, achieving significant improvements in physical plausibility and motion quality. Project: \url{https://reindiffuse.github.io/}
• Abstract（参考訳）: 文章の記述から人間の動きを生成することは難しい課題である。 既存の方法は物理的信頼性に苦しむか、物理シミュレーションの複雑さによって制限される。 本稿では、強化学習と運動拡散モデルを組み合わせることで、テキスト記述と整合した物理的に信頼できる人間の動作を生成する「emph{ReinDiffuse}」を提案する。 動作拡散モデルを用いてパラメータ化された動作分布を出力し、強化学習パラダイムに適合させる。 我々は,身体的忠実度に対する運動生成を最適化するために,身体的可算報酬の最大化を目的とした強化学習を採用する。 提案手法は,HumanML3DとKIT-MLの2つの主要なデータセットにおける既存の最先端モデルよりも優れており,身体的妥当性と運動品質の大幅な向上を実現している。 プロジェクト: \url{https://reindiffuse.github.io/}

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