論文の概要: ReactionMamba: Generating Short &Long Human Reaction Sequences
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00208v1
- Date: Fri, 28 Nov 2025 21:19:45 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.112238
- Title: ReactionMamba: Generating Short &Long Human Reaction Sequences
- Title（参考訳）: ReactionMamba: ショート・ロング・ヒューマン・リアクション・シーケンスの生成
- Authors: Hajra Anwar Beg, Baptiste Chopin, Hao Tang, Mohamed Daoudi,
- Abstract要約: リアクションマンバ(ReactionMamba)は、長い3次元人間の反応運動を生成するための新しいフレームワークである。
この設計により、ReactionMambaは単純な動きの短いシーケンスとダンスや武道のような複雑な動きの長いシーケンスの両方を生成することができる。
我々は、NTU120-AS、Lindy Hop、InterXの3つのデータセット上でReactionMambaを評価し、リアリズム、多様性、ロングシーケンス生成の点で競合性能を示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.690951925430573
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present ReactionMamba, a novel framework for generating long 3D human reaction motions. Reaction-Mamba integrates a motion VAE for efficient motion encoding with Mamba-based state-space models to decode temporally consistent reactions. This design enables ReactionMamba to generate both short sequences of simple motions and long sequences of complex motions, such as dance and martial arts. We evaluate ReactionMamba on three datasets--NTU120-AS, Lindy Hop, and InterX--and demonstrate competitive performance in terms of realism, diversity, and long-sequence generation compared to previous methods, including InterFormer, ReMoS, and Ready-to-React, while achieving substantial improvements in inference speed.
- Abstract（参考訳）: リアクションマンバ(ReactionMamba)は、長い3次元人間の反応運動を生成するための新しいフレームワークである。
反応マンバは、効率的な動き符号化のための動きVAEと、マンバに基づく状態空間モデルを統合して、時間的に一貫した反応をデコードする。
この設計により、ReactionMambaは単純な動きの短いシーケンスとダンスや武道のような複雑な動きの長いシーケンスの両方を生成することができる。
我々は、NTU120-AS、Lindy Hop、InterXの3つのデータセット上でReactionMambaを評価し、InterFormer、ReMoS、Ready-to-Reactといった従来の手法と比較して、リアリズム、多様性、ロングシーケンス生成における競合性能を実証し、推論速度を大幅に改善した。
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