基于动作生成的研究目标和方法包含3个部分:自回归扩散模型的动作生成框架、每一个循环节内的扩散模型运作方式、将场景信息和动作类别信息作为条件融入模型的方法。 图4. 基于自回归条件扩散模型的动作生成方法 本研究提出了一种自回归扩散策略,通过一个个循环节首尾相连的方式逐步生成长动作序列,生成可控的、任意长度的自然
近年来，人物动作生成的研究取得了显著的进展，在众多领域，如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机交互等方面获得广泛的关注。然而，现有工作大多只关注动作本身，以场景和动作类别同时作为约束条件的研究依然处于起步阶段。为了解决这一问题，北京通用人工智能研究院联合北京大学、北京理工大学的研究员提出了一种使...
智能动作生成是一种利用深度学习模型生成逼真动作的技术。它可以根据给定的语义信息或动作描述生成相应的动作参数,如关节角度、身体姿势等。该技术主要应用于动画制作、虚拟角色控制、游戏开发等领域。 功能说明: 智能动作生成的主要功能是根据输入的语义信息或动作描述,生成与之相符合的动作参数,以实现虚拟角色的逼真动作...
本篇综述论文主要关注基于条件信号的人体动作生成任务,包括文本驱动、音频驱动和场景驱动,并分别总结了这些方法的代表性成果,如表1所示。 表1. 人体动作生成代表性方法总结。 文本驱动 文本驱动人体动作生成任务旨在根据自然语言描述生成人体动作序列。这类方...
3D内容制作领域,生成逼真的角色动作生成是一个持续挑战,传统方法依赖大量的手K制作,或昂贵动作捕捉设备,效率低、成本高、难以生成一般运动任务或适应复杂场景和交互。 元象XVERSE推出国内首个基于物理的3D动作生成模型MotionGen,创新性融合大模型、物理仿真和强化学习等前沿算法,让用户输入简单文本指令,就能快速生成逼真、...
目前动作生成大多在用VQ-VAE,因为重建过程简单稳定,用来做动作编码解码已经足够,并且这个模型使用L1 Loss做动作重建是公认的。VQ-GAN代码复杂度和训练成本较高,可能会生成视觉上更有吸引力的内容,有机会可以试试,说不定是个不错的创新。 2024-05-16· 澳大利亚 回复喜欢...
来自南洋理工大学和商汤科技的研究者联合提出了一种全新的文本驱动动作生成框架——ReMoDiffuse。 人体动作生成任务旨在生成逼真的人体动作序列,以满足娱乐、虚拟现实、机器人技术等领域的需求。传统的生成方法包括 3D 角色创建、关键帧动画和动作捕捉等步骤,其存在诸多限制,如耗时较长,需要专业技术知识,涉及昂贵的系统和...
实验证明，ReMoDiffuse 在动作生成领域的多个关键指标上表现出色，显著地超越了现有算法。图 1. ReMoDiffuse 概览方法介绍ReMoDiffuse 主要由两个阶段组成：检索和扩散。在检索阶段，ReMoDiffuse 使用混合检索技术，基于用户输入文本以及预期动作序列长度，从外部的多模态数据库中检索出信息丰富的样本，为动作生成提供强有力...
本文作者蒋楠是北京大学智能学院二年级博士生,指导教师朱毅鑫教授,与北京通用人工智能研究院黄思远博士联合开展研究工作。他的研究重点是人-物交互理解和数字人的动作生成,并于ICCV,CVPR和ECCV等顶会发表多篇论文。 近年来,人物动作生成的研究取得了显著的进展,在众多领域,如计算机视觉、计算机图形学、机器人技术以及人机...