論文の概要: Two-in-One: Unified Multi-Person Interactive Motion Generation by Latent Diffusion Transformer

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.16670v1
• Date: Sat, 21 Dec 2024 15:35:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 19:42:48.042896
• Title: Two-in-One: Unified Multi-Person Interactive Motion Generation by Latent Diffusion Transformer
• Title（参考訳）: 2対1:潜時拡散変換器による統一多人数対話型モーション生成
• Authors: Boyuan Li, Xihua Wang, Ruihua Song, Wenbing Huang,
• Abstract要約: 多人数対話型モーション生成はコンピュータ・キャラクター・アニメーションにおける重要な領域であるが、未探索領域である。 現在の研究では、個々の動作に別々のモジュールブランチを使用することが多いため、インタラクション情報が失われる。 本稿では,複数の人物の動きとその相互作用を1つの潜在空間内でモデル化する,新しい統一的アプローチを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.166147954731652
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi-person interactive motion generation, a critical yet under-explored domain in computer character animation, poses significant challenges such as intricate modeling of inter-human interactions beyond individual motions and generating two motions with huge differences from one text condition. Current research often employs separate module branches for individual motions, leading to a loss of interaction information and increased computational demands. To address these challenges, we propose a novel, unified approach that models multi-person motions and their interactions within a single latent space. Our approach streamlines the process by treating interactive motions as an integrated data point, utilizing a Variational AutoEncoder (VAE) for compression into a unified latent space, and performing a diffusion process within this space, guided by the natural language conditions. Experimental results demonstrate our method's superiority over existing approaches in generation quality, performing text condition in particular when motions have significant asymmetry, and accelerating the generation efficiency while preserving high quality.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ・キャラクタ・アニメーションにおける批判的かつ未探索の領域である多人数対話型動作生成は、個々の動作を超えた人間間相互作用の複雑なモデリングや、1つのテキスト条件と大きな違いを持つ2つの動作の生成といった重要な課題を提起する。 現在の研究では、個々の動作に別々のモジュールブランチを使用することが多いため、相互作用情報が失われ、計算要求が増大する。 これらの課題に対処するため、我々は、複数の人物の動きとその相互作用を1つの潜在空間内でモデル化する、新しい統一的なアプローチを提案する。 提案手法は,対話動作を統合データポイントとして扱うことでプロセスを合理化し,可変オートエンコーダ(VAE)を用いて一貫した潜在空間に圧縮し,自然言語条件で導かれるこの空間内で拡散処理を行う。 実験により,本手法は生成品質の既存手法よりも優れており,特に運動が大きな非対称性を持つ場合のテキスト条件が良好であり,高品質を維持しながら生成効率を向上することを示した。

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