論文の概要: MotionWavelet: Human Motion Prediction via Wavelet Manifold Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.16964v2
• Date: Wed, 27 Nov 2024 01:55:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-28 15:25:13.716916
• Title: MotionWavelet: Human Motion Prediction via Wavelet Manifold Learning
• Title（参考訳）: Motion Wavelet: Wavelet Manifold Learningによる人間の動作予測
• Authors: Yuming Feng, Zhiyang Dou, Ling-Hao Chen, Yuan Liu, Tianyu Li, Jingbo Wang, Zeyu Cao, Wenping Wang, Taku Komura, Lingjie Liu,
• Abstract要約: MotionWaveletは、空間周波数領域における人間の動きパターンを研究する人間の動き予測フレームワークである。 ウェーブレット拡散モデルでは、動作データにウェーブレット変換を適用することでウェーブレット多様体を学習する。 ウェーブレット空間形状誘導機構は、デノナイジングプロセスを洗練し、多様体構造との整合性を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.078168638373874
• License:
• Abstract: Modeling temporal characteristics and the non-stationary dynamics of body movement plays a significant role in predicting human future motions. However, it is challenging to capture these features due to the subtle transitions involved in the complex human motions. This paper introduces MotionWavelet, a human motion prediction framework that utilizes Wavelet Transformation and studies human motion patterns in the spatial-frequency domain. In MotionWavelet, a Wavelet Diffusion Model (WDM) learns a Wavelet Manifold by applying Wavelet Transformation on the motion data therefore encoding the intricate spatial and temporal motion patterns. Once the Wavelet Manifold is built, WDM trains a diffusion model to generate human motions from Wavelet latent vectors. In addition to the WDM, MotionWavelet also presents a Wavelet Space Shaping Guidance mechanism to refine the denoising process to improve conformity with the manifold structure. WDM also develops Temporal Attention-Based Guidance to enhance prediction accuracy. Extensive experiments validate the effectiveness of MotionWavelet, demonstrating improved prediction accuracy and enhanced generalization across various benchmarks. Our code and models will be released upon acceptance.
• Abstract（参考訳）: 身体運動の時間的特性と非定常ダイナミクスをモデル化することは、人間の将来の動きを予測する上で重要な役割を果たす。 しかし、複雑な人間の動きにまつわる微妙な変化のため、これらの特徴を捉えることは困難である。 本稿では、ウェーブレット変換を利用した人間の動き予測フレームワークであるMotionWaveletを紹介し、空間周波数領域における人間の動きパターンを研究する。 Motion Waveletにおいて、ウェーブレット拡散モデル(WDM)は、ウェーブレット変換を動作データに適用することによりウェーブレットマニフォールドを学習し、複雑な空間的および時間的動きパターンを符号化する。 ウェーブレット・マニフォールドが構築されると、WDMは拡散モデルを訓練し、ウェーブレット潜在ベクトルから人間の動きを生成する。 WDMに加えて、モーションウェーブレットにはウェーブレット空間形状誘導機構があり、デノナイジングプロセスを洗練し、多様体構造との整合性を改善する。 WDMはまた、予測精度を高めるための時間的注意に基づくガイダンスも開発した。 広範囲な実験により、MotionWaveletの有効性が検証され、予測精度が向上し、様々なベンチマークにおける一般化が強化された。 私たちのコードとモデルは受け入れ次第リリースされます。

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