論文の概要: Learning Human Motion with Temporally Conditional Mamba

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.12573v1
• Date: Tue, 14 Oct 2025 14:29:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-15 19:02:32.35331
• Title: Learning Human Motion with Temporally Conditional Mamba
• Title（参考訳）: 仮条件マンバを用いた人間の動作の学習
• Authors: Quang Nguyen, Tri Le, Baoru Huang, Minh Nhat Vu, Ngan Le, Thieu Vo, Anh Nguyen,
• Abstract要約: 本研究では,人間の動作生成のための新しいマンバモデルであるテンポラリーコンディショナル・マンバを紹介する。 提案手法は条件情報をMambaブロックの繰り返し力学に統合し,時間的整合性の向上を実現する。 我々のモデルは、最先端アプローチに対する時間的アライメント、動きリアリズム、条件整合性を大幅に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.36650634348686
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Learning human motion based on a time-dependent input signal presents a challenging yet impactful task with various applications. The goal of this task is to generate or estimate human movement that consistently reflects the temporal patterns of conditioning inputs. Existing methods typically rely on cross-attention mechanisms to fuse the condition with motion. However, this approach primarily captures global interactions and struggles to maintain step-by-step temporal alignment. To address this limitation, we introduce Temporally Conditional Mamba, a new mamba-based model for human motion generation. Our approach integrates conditional information into the recurrent dynamics of the Mamba block, enabling better temporally aligned motion. To validate the effectiveness of our method, we evaluate it on a variety of human motion tasks. Extensive experiments demonstrate that our model significantly improves temporal alignment, motion realism, and condition consistency over state-of-the-art approaches. Our project page is available at https://zquang2202.github.io/TCM.
• Abstract（参考訳）: 時間に依存した入力信号に基づく人間の動作の学習は、様々なアプリケーションにおいて困難だが影響の大きい課題を提示する。 このタスクの目的は、条件付け入力の時間的パターンを常に反映した人間の動きを生成または推定することである。 既存の方法は通常、運動で状態を融合させるクロスアテンション機構に依存している。 しかし、このアプローチは主にグローバルな相互作用を捉え、ステップバイステップの時間的アライメントを維持するのに苦労する。 この制限に対処するために,人間の運動生成のための新しいマンバモデルであるテンポラリーコンディショナル・マンバを導入する。 提案手法は条件情報をMambaブロックの繰り返し力学に統合し,時間的整合性の向上を実現する。 提案手法の有効性を検証するため,様々な人間の動作タスクを用いて評価を行った。 大規模な実験により、我々のモデルは時間的アライメント、動きリアリズム、状態整合性を最先端のアプローチよりも大幅に改善することが示された。 私たちのプロジェクトページはhttps://zquang2202.github.io/TCMで公開されています。

関連論文リスト

• GENMO: A GENeralist Model for Human MOtion [64.16188966024542]
  本稿では,1つのフレームワークで動作推定と生成を橋渡しする汎用人体運動モデル GENMO を提案する。 我々の重要な洞察は、出力運動が観測された条件信号を正確に満たさなければならないような制約された動き生成として運動推定を再構成することである。 我々の新しいアーキテクチャは、可変長動きと混合マルチモーダル条件(テキスト、オーディオ、ビデオ)を異なる時間間隔で処理し、柔軟な制御を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-05-02T17:59:55Z)
• Spatio-Temporal Branching for Motion Prediction using Motion Increments [55.68088298632865]
  HMP(Human Motion Prediction)はその多種多様な応用により、人気のある研究トピックとして浮上している。 従来の手法は手作りの機能と機械学習技術に依存している。 HMPのためのインクリメンタル情報を用いた時空間分岐ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T12:04:28Z)
• Persistent-Transient Duality: A Multi-mechanism Approach for Modeling Human-Object Interaction [58.67761673662716]
  人間は高度に適応可能で、異なるタスク、状況、状況を扱うために異なるモードを素早く切り替える。 人間と物体の相互作用(HOI)において、これらのモードは、(1)活動全体に対する大規模な一貫した計画、(2)タイムラインに沿って開始・終了する小規模の子どもの対話的行動の2つのメカニズムに起因していると考えられる。 本研究は、人間の動作を協調的に制御する2つの同時メカニズムをモデル化することを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-24T12:21:33Z)
• Motion Prediction via Joint Dependency Modeling in Phase Space [40.54430409142653]
  我々は、運動解剖学の明示的な事前知識を活用するために、新しい畳み込みニューラルモデルを導入する。 次に,個々の関節機能間の暗黙的関係を学習するグローバル最適化モジュールを提案する。 本手法は,大規模な3次元人体動作ベンチマークデータセットを用いて評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-01-07T08:30:01Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。