論文の概要: Diffusion-Based Imitation Learning for Social Pose Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10869v1
• Date: Sat, 18 Jan 2025 20:31:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-22 14:20:19.473021
• Title: Diffusion-Based Imitation Learning for Social Pose Generation
• Title（参考訳）: 拡散に基づくソーシャルポーズ生成のための模倣学習
• Authors: Antonio Lech Martin-Ozimek, Isuru Jayarathne, Su Larb Mon, Jouh Yeong Chew,
• Abstract要約: ロボットや仮想エージェントのような知的なエージェントは、人間と対話する複雑な社会的相互作用のダイナミクスを理解する必要がある。 我々は、社会的相互作用における複数の個人の単一のモダリティ、ポーズ行動を用いて、その相互作用のファシリテータのための非言語的社会的手がかりを生成する方法について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Intelligent agents, such as robots and virtual agents, must understand the dynamics of complex social interactions to interact with humans. Effectively representing social dynamics is challenging because we require multi-modal, synchronized observations to understand a scene. We explore how using a single modality, the pose behavior, of multiple individuals in a social interaction can be used to generate nonverbal social cues for the facilitator of that interaction. The facilitator acts to make a social interaction proceed smoothly and is an essential role for intelligent agents to replicate in human-robot interactions. In this paper, we adapt an existing diffusion behavior cloning model to learn and replicate facilitator behaviors. Furthermore, we evaluate two representations of pose observations from a scene, one representation has pre-processing applied and one does not. The purpose of this paper is to introduce a new use for diffusion behavior cloning for pose generation in social interactions. The second is to understand the relationship between performance and computational load for generating social pose behavior using two different techniques for collecting scene observations. As such, we are essentially testing the effectiveness of two different types of conditioning for a diffusion model. We then evaluate the resulting generated behavior from each technique using quantitative measures such as mean per-joint position error (MPJPE), training time, and inference time. Additionally, we plot training and inference time against MPJPE to examine the trade-offs between efficiency and performance. Our results suggest that the further pre-processed data can successfully condition diffusion models to generate realistic social behavior, with reasonable trade-offs in accuracy and processing time.
• Abstract（参考訳）: ロボットや仮想エージェントのような知的なエージェントは、人間と対話する複雑な社会的相互作用のダイナミクスを理解する必要がある。 社会的ダイナミクスを効果的に表現することは困難である。 我々は、社会的相互作用における複数の個人の単一のモダリティ、ポーズ行動を用いて、その相互作用のファシリテータのための非言語的社会的手がかりを生成する方法について検討する。 ファシリテーターは、社会的相互作用を円滑に進めるために働き、知的エージェントが人間とロボットの相互作用を再現するのに不可欠な役割である。 本稿では,ファシリテータの動作を学習し,再現するために,既存の拡散行動クローニングモデルを適用する。 さらに、シーンからのポーズ観察の2つの表現を評価し、1つの表現は前処理を施し、もう1つの表現は適用しない。 本研究の目的は,ソーシャルインタラクションにおけるポーズ生成のための拡散行動クローニングの新たな利用を提案することである。 二つ目は,2つの異なる手法を用いて場面の観察を収集し,社会的ポーズ行動を生成するための性能と計算負荷の関係を理解することである。 このように、拡散モデルに対する2つの異なる条件付けの有効性を本質的に検証している。 次に,各手法から得られた振る舞いを,平均結合位置誤差(MPJPE),トレーニング時間,推定時間などの測定値を用いて評価する。 さらに,MPJPEに対する学習時間と推定時間をプロットし,効率と性能のトレードオフを検討する。 以上の結果から,事前処理したデータから,現実的な社会的行動を生成するための拡散モデルの構築に成功し,精度と処理時間に適切なトレードオフが生じる可能性が示唆された。

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