論文の概要: Pressure2Motion: Hierarchical Motion Synthesis from Ground Pressure with Text Guidance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.05038v1
• Date: Fri, 07 Nov 2025 07:21:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-10 21:00:44.699878
• Title: Pressure2Motion: Hierarchical Motion Synthesis from Ground Pressure with Text Guidance
• Title（参考訳）: 圧力2運動:テキスト誘導による地圧からの階層的な運動合成
• Authors: Zhengxuan Li, Qinhui Yang, Yiyu Zhuang, Chuan Guo, Xinxin Zuo, Xiaoxiao Long, Yao Yao, Xun Cao, Qiu Shen, Hao Zhu,
• Abstract要約: Pressure2Motionは、地面の圧力シーケンスとテキストプロンプトから人間の動きを合成する、新しいモーションキャプチャアルゴリズムである。 プライバシー保護、低照度、低コストのモーションキャプチャーシナリオに適している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.8091643050689
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We present Pressure2Motion, a novel motion capture algorithm that synthesizes human motion from a ground pressure sequence and text prompt. It eliminates the need for specialized lighting setups, cameras, or wearable devices, making it suitable for privacy-preserving, low-light, and low-cost motion capture scenarios. Such a task is severely ill-posed due to the indeterminate nature of the pressure signals to full-body motion. To address this issue, we introduce Pressure2Motion, a generative model that leverages pressure features as input and utilizes a text prompt as a high-level guiding constraint. Specifically, our model utilizes a dual-level feature extractor that accurately interprets pressure data, followed by a hierarchical diffusion model that discerns broad-scale movement trajectories and subtle posture adjustments. Both the physical cues gained from the pressure sequence and the semantic guidance derived from descriptive texts are leveraged to guide the motion generation with precision. To the best of our knowledge, Pressure2Motion is a pioneering work in leveraging both pressure data and linguistic priors for motion generation, and the established MPL benchmark is the first benchmark for this task. Experiments show our method generates high-fidelity, physically plausible motions, establishing a new state-of-the-art for this task. The codes and benchmarks will be publicly released upon publication.
• Abstract（参考訳）: 地圧シーケンスとテキストプロンプトから人間の動きを合成する新しいモーションキャプチャーアルゴリズムであるScience2Motionを提案する。 特殊な照明装置、カメラ、ウェアラブルデバイスの必要性を排除し、プライバシー保護、低照度、低コストなモーションキャプチャーシナリオに適している。 このような課題は、全身運動に対する圧力信号の不確定性のため、深刻な悪影響を及ぼす。 この問題に対処するために,圧力特徴を入力として活用し,テキストプロンプトを高レベルな誘導制約として利用する生成モデルであるSy pressure2Motionを導入する。 具体的には、圧力データを正確に解釈するデュアルレベル特徴抽出器と、広範移動軌跡と微妙な姿勢調整を識別する階層拡散モデルを用いる。 プレッシャーシーケンスから得られる物理的手がかりと記述テキストから導出される意味指導の両方を利用して、動き生成を高精度に導く。 我々の知る限りでは、Pre pressure2Motionは、モーション生成に圧力データと言語的先行性の両方を活用する先駆的な作業であり、確立されたMPLベンチマークは、このタスクの最初のベンチマークである。 実験により,本手法は高忠実で物理的に妥当な動作を生成できることを示す。 コードとベンチマークは公開時に公開される。

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