論文の概要: Ponimator: Unfolding Interactive Pose for Versatile Human-human Interaction Animation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14976v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 17:59:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:15.00953
• Title: Ponimator: Unfolding Interactive Pose for Versatile Human-human Interaction Animation
• Title（参考訳）: Ponimator:人間と人間の対話アニメーションのための対話型メッセージの展開
• Authors: Shaowei Liu, Chuan Guo, Bing Zhou, Jian Wang,
• Abstract要約: 密接な確率的な人間と人間の対話的なポーズは、相互作用のダイナミクスに関する豊富な文脈情報を伝達する。 Ponimatorはインタラクティブなポーズに固定されたフレームワークで、多目的なインタラクションアニメーションを提供する。 Ponimatorは、画像ベースのインタラクションアニメーション、リアクションアニメーション、テキスト対インタラクション合成など、さまざまなタスクをサポートする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.555640323663438
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Close-proximity human-human interactive poses convey rich contextual information about interaction dynamics. Given such poses, humans can intuitively infer the context and anticipate possible past and future dynamics, drawing on strong priors of human behavior. Inspired by this observation, we propose Ponimator, a simple framework anchored on proximal interactive poses for versatile interaction animation. Our training data consists of close-contact two-person poses and their surrounding temporal context from motion-capture interaction datasets. Leveraging interactive pose priors, Ponimator employs two conditional diffusion models: (1) a pose animator that uses the temporal prior to generate dynamic motion sequences from interactive poses, and (2) a pose generator that applies the spatial prior to synthesize interactive poses from a single pose, text, or both when interactive poses are unavailable. Collectively, Ponimator supports diverse tasks, including image-based interaction animation, reaction animation, and text-to-interaction synthesis, facilitating the transfer of interaction knowledge from high-quality mocap data to open-world scenarios. Empirical experiments across diverse datasets and applications demonstrate the universality of the pose prior and the effectiveness and robustness of our framework.
• Abstract（参考訳）: 密接な確率的な人間と人間の対話的なポーズは、相互作用のダイナミクスに関する豊富な文脈情報を伝達する。 このようなポーズを前提として、人間は文脈を直感的に推測し、人間の行動の強い先行性に基づいて過去と将来のダイナミクスを予測できる。 この観察にインスパイアされたPonimatorは、多目的対話アニメーションのための近距離対話型ポーズに固定されたシンプルなフレームワークである。 トレーニングデータは、近接した2人のポーズと、モーションキャプチャー相互作用データセットからの周囲の時間的文脈から構成される。 Ponimator は,対話型ポーズの先行を生かした2つの条件付き拡散モデルを用いており,(1) 対話型ポーズから動的動作列を生成するために時間的事前を利用するポーズアニメーター,(2) 対話型ポーズが利用できない場合に,対話型ポーズから対話型ポーズを合成する前に空間的に適用するポーズジェネレータである。 Ponimatorは、画像ベースのインタラクションアニメーション、反応アニメーション、テキスト間インタラクション合成など、さまざまなタスクをサポートし、高品質なモキャップデータからオープンワールドシナリオへのインタラクション知識の転送を容易にする。 多様なデータセットやアプリケーションにまたがる実証実験は、ポーズの普遍性と、我々のフレームワークの有効性と堅牢性を示している。

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