論文の概要: SimMotionEdit: Text-Based Human Motion Editing with Motion Similarity Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18211v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 20:31:03 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-27 09:39:28.809268
• Title: SimMotionEdit: Text-Based Human Motion Editing with Motion Similarity Prediction
• Title（参考訳）: SimMotionEdit: 動作類似性予測によるテキストベースのヒューマンモーション編集
• Authors: Zhengyuan Li, Kai Cheng, Anindita Ghosh, Uttaran Bhattacharya, Liangyan Gui, Aniket Bera,
• Abstract要約: 本稿では,関連するタスク,動作類似度予測を導入し,マルチタスク学習パラダイムを提案する。 我々は、意味論的意味のある表現の学習を促進するために、動きの編集と動きの類似性予測を共同で訓練する。 実験は、アライメントと忠実さの両面において、我々のアプローチの最先端性能を実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.89960239295474
• License:
• Abstract: Text-based 3D human motion editing is a critical yet challenging task in computer vision and graphics. While training-free approaches have been explored, the recent release of the MotionFix dataset, which includes source-text-motion triplets, has opened new avenues for training, yielding promising results. However, existing methods struggle with precise control, often leading to misalignment between motion semantics and language instructions. In this paper, we introduce a related task, motion similarity prediction, and propose a multi-task training paradigm, where we train the model jointly on motion editing and motion similarity prediction to foster the learning of semantically meaningful representations. To complement this task, we design an advanced Diffusion-Transformer-based architecture that separately handles motion similarity prediction and motion editing. Extensive experiments demonstrate the state-of-the-art performance of our approach in both editing alignment and fidelity.
• Abstract（参考訳）: テキストベースの人間の3Dモーション編集はコンピュータビジョンとグラフィックスにおいて重要な課題である。 トレーニングなしのアプローチが検討されている一方で、ソーステキストモーション三脚を含むMotionFixデータセットの最近のリリースでは、トレーニングのための新たな道が開かれ、有望な結果が得られている。 しかし、既存の手法は正確な制御に苦しむため、しばしば動作意味論と言語命令の不一致につながる。 本稿では,関連課題,動作類似度予測,マルチタスク学習パラダイムを提案する。このパラダイムでは,動作の編集と動作類似度予測を併用してモデルをトレーニングし,意味論的意味のある表現の学習を促進する。 この課題を補完するために,動作類似性予測と動作編集を別々に扱う高度な拡散変換器アーキテクチャを設計する。 集約的な実験は、編集アライメントと忠実度の両方において、我々のアプローチの最先端性能を実証する。

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