論文の概要: DisCoRD: Discrete Tokens to Continuous Motion via Rectified Flow Decoding

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19527v3
• Date: Fri, 18 Apr 2025 08:49:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-21 15:46:21.279144
• Title: DisCoRD: Discrete Tokens to Continuous Motion via Rectified Flow Decoding
• Title（参考訳）: DisCoRD: 離散フローデコーディングによる継続的動作への離散トークン
• Authors: Jungbin Cho, Junwan Kim, Jisoo Kim, Minseo Kim, Mingu Kang, Sungeun Hong, Tae-Hyun Oh, Youngjae Yu,
• Abstract要約: 本稿では,離散的な動きトークンを復号化するための新しい手法であるDisCoRD: Discrete Tokens to Continuous Motion via Rectified Flow Decodingを紹介する。 私たちの中核となる考え方は、トークンのデコーディングを条件生成タスクとしてフレーム化し、DisCoRDがよりきめ細かなダイナミックスとよりスムーズで自然な動きをキャプチャすることを保証することです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 29.643549839940025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Human motion is inherently continuous and dynamic, posing significant challenges for generative models. While discrete generation methods are widely used, they suffer from limited expressiveness and frame-wise noise artifacts. In contrast, continuous approaches produce smoother, more natural motion but often struggle to adhere to conditioning signals due to high-dimensional complexity and limited training data. To resolve this discord between discrete and continuous representations, we introduce DisCoRD: Discrete Tokens to Continuous Motion via Rectified Flow Decoding, a novel method that leverages rectified flow to decode discrete motion tokens in the continuous, raw motion space. Our core idea is to frame token decoding as a conditional generation task, ensuring that DisCoRD captures fine-grained dynamics and achieves smoother, more natural motions. Compatible with any discrete-based framework, our method enhances naturalness without compromising faithfulness to the conditioning signals on diverse settings. Extensive evaluations Our project page is available at: https://whwjdqls.github.io/discord.github.io/.
• Abstract（参考訳）: 人間の動きは本質的に連続的で動的であり、生成モデルにとって重要な課題である。 離散生成法は広く用いられているが、表現力の制限やフレームワイドノイズアーティファクトに悩まされている。 対照的に、連続的なアプローチはより滑らかで自然な動きをもたらすが、高次元の複雑さと限られた訓練データのために条件付け信号に固執するのに苦労することが多い。 離散的かつ連続的な表現間のこの不一致を解決するために、離散的運動トークンを離散フローデコード(rectified Flow Decoding)により連続運動へ変換するDisCoRDを紹介した。 我々の中核となる考え方は、トークンのデコーディングを条件生成タスクとしてフレーム化し、DisCoRDがよりきめ細かなダイナミクスをキャプチャし、よりスムーズで自然な動きを達成することを保証することです。 本手法は,任意の離散的枠組みに適合し,様々な環境における条件付け信号への忠実さを損なうことなく自然性を高める。 大規模な評価 我々のプロジェクトページは以下の通りである。

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