論文の概要: Streaming Multi-Track Timeline Control for 3D Human Motion Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.03873v1
• Date: Fri, 02 Oct 2026 18:01:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-13 04:35:54.273448
• Title: Streaming Multi-Track Timeline Control for 3D Human Motion Generation
• Title（参考訳）: 3次元モーション生成のためのストリームマルチトラックタイムライン制御
• Abstract要約: インタラクティブなアプリケーションは、歩きながら電話に答えるなど、継続的なアクションを継続しながら、新しい指示に応答する必要がある。 既存のアプローチは、ストリーミング命令の到着と独立にタイムドな重なり合うアクションを明示的に組み合わせることなく、ストリーミング生成や同時合成に対処する。 ストリーミングマルチトラックタイムライン制御を導入し,現在進行中の動作と並行して新しい命令を組み込むTimelineControlを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.48434313442174
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Text-driven human motion generation has advanced substantially, yet most methods assume instructions are available before synthesis. Interactive applications require responding to new instructions while continuing ongoing actions, such as answering a phone while walking. Existing approaches address streaming generation or simultaneous composition without explicitly combining streaming instruction arrival with independently timed, overlapping actions. We introduce streaming multi-track timeline control and propose TimelineControl to incorporate new instructions alongside ongoing actions. Interval-aware conditioning preserves instruction timing, while causal part-structured representations and part-aware denoising coordinate concurrent actions across body regions. We also construct TimelineMotion, a dataset with overlapping instruction intervals and body-part annotations. Experiments on TimelineMotion and MTT demonstrate improved semantic alignment and temporal adherence over evaluated streaming baselines, including models retrained on the same data. Ablations and human evaluations validate our design, complemented by spatial conditioning and humanoid execution demonstrations. Our code, data and models will become publicly available.
• Abstract（参考訳）: テキスト駆動による人間の動作生成は大幅に進歩しているが、ほとんどの手法では、合成前に命令が利用可能であると仮定している。 インタラクティブなアプリケーションは、歩きながら電話に答えるなど、継続的なアクションを継続しながら、新しい指示に応答する必要がある。 既存のアプローチは、ストリーミング命令の到着と独立にタイムドな重なり合うアクションを明示的に組み合わせることなく、ストリーミング生成や同時合成に対処する。 ストリーミングマルチトラックタイムライン制御を導入し,現在進行中の動作と並行して新しい命令を組み込むTimelineControlを提案する。 インターバル・アウェア・コンディショニングは命令のタイミングを保ち、因果的部分構造表現と部分認識は身体領域をまたいだ協調動作を認知する。 また、インストラクション間隔とボディ部分アノテーションをオーバーラップしたデータセットであるTimelineMotionを構築します。 TimelineMotionとMTTの実験では、同じデータで再トレーニングされたモデルを含む、評価されたストリーミングベースラインに対するセマンティックアライメントと時間的アライメントが改善された。 アブレーションと人体評価は,空間条件付けとヒューマノイド実行デモを補完して,我々の設計を検証する。 私たちのコード、データ、モデルは公開されます。

関連論文リスト

• Harnessing Coupled Stream Completion For Human-Object Interaction Modeling [3.3791496522934032]
  テキスト・コンディショニング・ヒューマン・オブジェクト・インタラクション(HOI)生成には、身体の動き、物体の軌跡と回転、手関節の調整が必要である。 共有表現は、各ストリームの異なる構造を制限する可能性があるが、独立生成は、各ストリームが他のストリームの変更に応答することを妨げている。 ストリーム状態を分離し、更新を結合する継続的潜在フレームワークであるTRACEを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-26T12:29:53Z)
• TimeInteract: Towards Real-Time Interactive Intelligence for Streaming Time Series [63.51670715618216]
  時系列インタラクション(Time-Series Interaction)は、到着する時系列の観測とユーザ意図を認識し、いつ沈黙するか、応答するかを自律的に決定し、応答生成中に新しい観測処理を継続するモデルである。 StreamTSI-34Kは大規模なストリーミングTSインタラクションデータセットで,34,588エピソードと77,505応答を合成時系列と実時間時系列に1回,複数回設定して構築する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-22T13:29:03Z)
• InterEdit: Navigating Text-Guided Multi-Human 3D Motion Editing [73.51964472028392]
  本稿では,複数の人物による3Dモーション編集のタスクについて紹介する。 これをサポートするために、InterEdit3D、手動2人動作変更アノテーションを備えた新しいデータセット、およびテキスト誘導多人動作編集(TMME)ベンチマークを提案する。 InterEditはテキスト間の一貫性を改善し、忠実さを編集し、最先端のTMMEパフォーマンスを実現する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-13T15:30:51Z)
• FrankenMotion: Part-level Human Motion Generation and Composition [41.84042766842064]
  原子的かつ時間的に認識可能な部分レベルのテキストアノテーションを用いた高品質なモーションデータセットを構築する。 我々のデータセットは、時間分解能で非同期かつ意味的に異なる部分の動きをキャプチャする。 本データセットに基づいて,FrankenMotionという拡散型部分認識モーション生成フレームワークを導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-01-15T23:50:07Z)
• Exploiting Multimodal Spatial-temporal Patterns for Video Object Tracking [53.33637391723555]
  本研究では,STTrack というマルチモーダル空間時間追跡手法を提案する。 従来のパラダイムとは対照的に,マルチモーダル時間情報を含むトークン列を連続的に生成する時間状態生成器(TSG)を導入している。 これらの時間情報トークンは、次の時刻におけるターゲットの局所化を誘導し、ビデオフレーム間の長距離コンテキスト関係を確立し、ターゲットの時間軌道を捕捉するために使用される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-20T09:10:17Z)
• Multi-Track Timeline Control for Text-Driven 3D Human Motion Generation [71.08922726494842]
  テキスト駆動動作合成におけるタイムライン制御の問題を紹介する。 ユーザーは単一のプロンプトの代わりに、重複する可能性のある時間間隔に整理された複数のプロンプトのマルチトラックタイムラインを指定することができる。 マルチトラックタイムラインから合成アニメーションを生成するための新しいテスト時間復調手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-16T18:39:15Z)

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。