論文の概要: SMamDiff: Spatial Mamba for Stochastic Human Motion Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.00355v1
• Date: Sat, 29 Nov 2025 06:49:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-02 19:46:34.190602
• Title: SMamDiff: Spatial Mamba for Stochastic Human Motion Prediction
• Title（参考訳）: SMamDiff:確率的人間の動き予測のための空間マンバ
• Authors: Junqiao Fan, Pengfei Liu, Haocong Rao,
• Abstract要約: 本研究は,ヒトの動作予測のための単一段階拡散モデルにおける空間的時間的コヒーレンスを確保する方法に焦点を当てる。 Human3.6MとHumanEvaでは、これらのコヒーレンス機構は、マルチステージ拡散ベースラインよりもレイテンシとメモリを少なくしながら、最先端の結果をもたらす。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.646112368625207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: With intelligent room-side sensing and service robots widely deployed, human motion prediction (HMP) is essential for safe, proactive assistance. However, many existing HMP methods either produce a single, deterministic forecast that ignores uncertainty or rely on probabilistic models that sacrifice kinematic plausibility. Diffusion models improve the accuracy-diversity trade-off but often depend on multi-stage pipelines that are costly for edge deployment. This work focuses on how to ensure spatial-temporal coherence within a single-stage diffusion model for HMP. We introduce SMamDiff, a Spatial Mamba-based Diffusion model with two novel designs: (i) a residual-DCT motion encoding that subtracts the last observed pose before a temporal DCT, reducing the first DC component ($f=0$) dominance and highlighting informative higher-frequency cues so the model learns how joints move rather than where they are; and (ii) a stickman-drawing spatial-mamba module that processes joints in an ordered, joint-by-joint manner, making later joints condition on earlier ones to induce long-range, cross-joint dependencies. On Human3.6M and HumanEva, these coherence mechanisms deliver state-of-the-art results among single-stage probabilistic HMP methods while using less latency and memory than multi-stage diffusion baselines.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントルームサイドセンシングとサービスロボットが広く配備されているため、ヒューマンモーション予測(HMP)は安全で積極的な支援に不可欠である。 しかし、既存のHMP手法の多くは、不確実性を無視した単一の決定論的予測を生成するか、あるいは運動学的妥当性を犠牲にする確率論的モデルに依存している。 拡散モデルは精度と多様性のトレードオフを改善するが、エッジデプロイメントにコストがかかるマルチステージパイプラインに依存することが多い。 本研究は,HMPの単一段階拡散モデルにおける空間的時間的コヒーレンスを確保する方法に焦点を当てる。 空間マンバに基づく拡散モデルSMamDiffを紹介する。 i) 時間DCTの前に観測された最後のポーズを減じ、最初のDC成分(f=0$)の優位性を減らし、高周波数の手がかりを強調することにより、モデルが関節の現在地ではなく、どのように動くかを学習する残差DCT動作符号化。 (ii) 整列されたジョイント・バイ・ジョイントな方法で関節を処理するスティックマン描画空間マンバモジュールで、後続のジョイントを以前のジョイントに条件付けして長距離のクロス・ジョイント依存性を誘導する。 Human3.6MとHumanEvaでは、これらのコヒーレンス機構は、多段拡散ベースラインよりもレイテンシとメモリを少なくしながら、単段確率的HMP法で最先端の結果をもたらす。

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