論文の概要: KMM: Key Frame Mask Mamba for Extended Motion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.06481v1
• Date: Sun, 10 Nov 2024 14:41:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-12 14:09:19.599663
• Title: KMM: Key Frame Mask Mamba for Extended Motion Generation
• Title（参考訳）: KMM:拡張モーション生成のためのキーフレームマスクMask Mamba
• Authors: Zeyu Zhang, Hang Gao, Akide Liu, Qi Chen, Feng Chen, Yiran Wang, Danning Li, Hao Tang,
• Abstract要約: キーフレーム・マスキング・モデリング(Key frame Masking Modeling)は、キーフレーム・マスキング・モデリング(Key frame Masking Modeling)を特徴とする新しいアーキテクチャである。 我々は,従来の最先端手法と比較して,FIDが57%以上,パラメータが70%以上減少し,最先端性能を達成するため,go-toデータセットであるBABELの広範な実験を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.144913854895243
• License:
• Abstract: Human motion generation is a cut-edge area of research in generative computer vision, with promising applications in video creation, game development, and robotic manipulation. The recent Mamba architecture shows promising results in efficiently modeling long and complex sequences, yet two significant challenges remain: Firstly, directly applying Mamba to extended motion generation is ineffective, as the limited capacity of the implicit memory leads to memory decay. Secondly, Mamba struggles with multimodal fusion compared to Transformers, and lack alignment with textual queries, often confusing directions (left or right) or omitting parts of longer text queries. To address these challenges, our paper presents three key contributions: Firstly, we introduce KMM, a novel architecture featuring Key frame Masking Modeling, designed to enhance Mamba's focus on key actions in motion segments. This approach addresses the memory decay problem and represents a pioneering method in customizing strategic frame-level masking in SSMs. Additionally, we designed a contrastive learning paradigm for addressing the multimodal fusion problem in Mamba and improving the motion-text alignment. Finally, we conducted extensive experiments on the go-to dataset, BABEL, achieving state-of-the-art performance with a reduction of more than 57% in FID and 70% parameters compared to previous state-of-the-art methods. See project website: https://steve-zeyu-zhang.github.io/KMM
• Abstract（参考訳）: ヒューマンモーション生成は、生成的コンピュータビジョンにおける最先端の研究領域であり、ビデオ作成、ゲーム開発、ロボット操作において有望な応用である。 最近のMambaアーキテクチャは、長いシーケンスと複雑なシーケンスを効率的にモデル化する有望な結果を示しているが、2つの大きな課題が残っている。 第二に、MambaはTransformerに比べてマルチモーダルな融合に苦慮しており、テキストクエリとの整合性が欠如している。 まず,キーフレームのマスキングモデリングを特徴とする新しいアーキテクチャであるKMMを紹介する。 この手法はメモリ劣化問題に対処し、SSMにおける戦略的フレームレベルのマスキングをカスタマイズする先駆的な手法を示す。 さらに,マンバのマルチモーダル融合問題に対処し,動きテキストのアライメントを改善するために,コントラスト学習パラダイムを設計した。 最後に,従来の最先端手法と比較して,FIDが57%以上,パラメータが70%以上減少し,最先端性能を実現するため,GotoデータセットであるBABELの広範な実験を行った。 https://steve-zeyu-zhang.github.io/KMM

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