論文の概要: Leader and Follower: Interactive Motion Generation under Trajectory Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11563v1
• Date: Mon, 17 Feb 2025 08:52:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:09:27.463051
• Title: Leader and Follower: Interactive Motion Generation under Trajectory Constraints
• Title（参考訳）: リーダーと追従者:軌道制約下での対話的な運動生成
• Authors: Runqi Wang, Caoyuan Ma, Jian Zhao, Hanrui Xu, Dongfang Sun, Haoyang Chen, Lin Xiong, Zheng Wang, Xuelong Li,
• Abstract要約: 本稿では,対話型モーションジェネレーションにおける動作範囲改善過程について検討する。 Pace ControllerとKinematic Synchronization Adapterを統合した、トレーニング不要のアプローチを提案する。 実験結果から,提案手法は軌道情報をよりよく活用することにより,既存の手法よりも現実性と精度が優れていることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.90788442575116
• License:
• Abstract: With the rapid advancement of game and film production, generating interactive motion from texts has garnered significant attention due to its potential to revolutionize content creation processes. In many practical applications, there is a need to impose strict constraints on the motion range or trajectory of virtual characters. However, existing methods that rely solely on textual input face substantial challenges in accurately capturing the user's intent, particularly in specifying the desired trajectory. As a result, the generated motions often lack plausibility and accuracy. Moreover, existing trajectory - based methods for customized motion generation rely on retraining for single - actor scenarios, which limits flexibility and adaptability to different datasets, as well as interactivity in two-actor motions. To generate interactive motion following specified trajectories, this paper decouples complex motion into a Leader - Follower dynamic, inspired by role allocation in partner dancing. Based on this framework, this paper explores the motion range refinement process in interactive motion generation and proposes a training-free approach, integrating a Pace Controller and a Kinematic Synchronization Adapter. The framework enhances the ability of existing models to generate motion that adheres to trajectory by controlling the leader's movement and correcting the follower's motion to align with the leader. Experimental results show that the proposed approach, by better leveraging trajectory information, outperforms existing methods in both realism and accuracy.
• Abstract（参考訳）: ゲームや映画制作の急速な進歩により、テキストからインタラクティブな動きを生み出すことは、コンテンツ制作プロセスに革命をもたらす可能性から大きな注目を集めている。 多くの実用的応用において、仮想キャラクタの運動範囲や軌道に厳格な制約を課す必要がある。 しかし,テキスト入力のみに依存する既存の手法は,ユーザの意図を正確に把握する上で,特に所望の軌跡を特定する上で大きな課題に直面している。 その結果、生成された動きは、しばしば可視性と正確性に欠ける。 さらに、カスタマイズされたモーション生成のための既存のトラジェクトリ-ベースメソッドは、異なるデータセットに対する柔軟性と適応性を制限するシングルアクターシナリオの再トレーニングと、2つのアクターモーションの相互作用に依存する。 本論文は,パートナーダンスにおける役割割り当てに触発された,複雑な動きをリーダ - フォロワーダイナミックに分離する。 本稿では,対話型モーション生成における動作範囲改善プロセスについて検討し,Pace ControllerとKinematic Synchronization Adapterを統合したトレーニングフリーアプローチを提案する。 このフレームワークは、リーダーの動きを制御し、リーダーと整合するようにフォロワーの動きを修正することによって、既存のモデルが軌道に固執する動きを生成する能力を高める。 実験結果から,提案手法は軌道情報をよりよく活用することにより,既存の手法よりも現実性と精度が優れていることがわかった。

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