論文の概要: E-Motion: Future Motion Simulation via Event Sequence Diffusion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08649v1
• Date: Fri, 11 Oct 2024 09:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-10-30 22:45:00.745572
• Title: E-Motion: Future Motion Simulation via Event Sequence Diffusion
• Title（参考訳）: E-Motion:イベント系列拡散による将来の運動シミュレーション
• Authors: Song Wu, Zhiyu Zhu, Junhui Hou, Guangming Shi, Jinjian Wu,
• Abstract要約: イベントベースのセンサーは、これまで達成できなかった詳細と精度で将来の動きを予測するユニークな機会を提供する可能性がある。 本稿では,映像拡散モデルの強力な学習能力とイベントカメラのリッチな動作情報とを,モーションシミュレーションフレームワークとして統合することを提案する。 本研究は,コンピュータビジョンシステムの解釈能力と予測精度の向上に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 86.80533612211502
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Forecasting a typical object's future motion is a critical task for interpreting and interacting with dynamic environments in computer vision. Event-based sensors, which could capture changes in the scene with exceptional temporal granularity, may potentially offer a unique opportunity to predict future motion with a level of detail and precision previously unachievable. Inspired by that, we propose to integrate the strong learning capacity of the video diffusion model with the rich motion information of an event camera as a motion simulation framework. Specifically, we initially employ pre-trained stable video diffusion models to adapt the event sequence dataset. This process facilitates the transfer of extensive knowledge from RGB videos to an event-centric domain. Moreover, we introduce an alignment mechanism that utilizes reinforcement learning techniques to enhance the reverse generation trajectory of the diffusion model, ensuring improved performance and accuracy. Through extensive testing and validation, we demonstrate the effectiveness of our method in various complex scenarios, showcasing its potential to revolutionize motion flow prediction in computer vision applications such as autonomous vehicle guidance, robotic navigation, and interactive media. Our findings suggest a promising direction for future research in enhancing the interpretative power and predictive accuracy of computer vision systems.
• Abstract（参考訳）: 典型的な物体の将来の動きを予測することは、コンピュータビジョンにおける動的環境を解釈し、相互作用するための重要なタスクである。 イベントベースのセンサーは、異常な時間的粒度でシーンの変化を捉え、これまで達成できなかった詳細と精度で将来の動きを予測するユニークな機会を提供する可能性がある。 そこで本研究では,映像拡散モデルの強力な学習能力とイベントカメラのリッチな動作情報とを,モーションシミュレーションフレームワークとして統合することを提案する。 具体的には、当初、イベントシーケンスデータセットに適応するために、トレーニング済みの安定したビデオ拡散モデルを使用します。 このプロセスは、RGBビデオからイベント中心のドメインへの広範な知識の転送を容易にする。 さらに、強化学習技術を利用して拡散モデルの逆生成軌道を強化するアライメント機構を導入し、性能と精度の向上を図る。 本研究では, 自律走行車案内, ロボットナビゲーション, インタラクティブメディアなどのコンピュータビジョンアプリケーションにおいて, 動作フロー予測に革命をもたらす可能性を示す。 本研究は,コンピュータビジョンシステムの解釈能力と予測精度の向上に向けた今後の研究の方向性を示唆するものである。

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