Mar, 2021

集成多个 GAN 的控制性 3D 人体运动预测

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TL;DR本文提出了一种基于控制参数的人体运动预测任务形式，使用复合 GAN 结构，包括不同身体部位的局部 GAN 和通过全局 GAN 聚合的，以便进行跨活动类型的可操作运动预测，本方法优于现有的最先进方法。
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发现论文，激发创造
  • HP-GAN：通过 GAN 实现的概率三维人体动作预测

    本文章提出了一种基于序列到序列模型的、名为 HP-GAN 的人体运动预测方法，用于深度神经网络建模和学习算法中的概率估计和合成数据生成任务；该方法利用改进的 Wasserstein GAN 和自定义损失函数进行训练，并进行了多种动作类型和数据集的测试，其预测能力的表现可通过只用 10 帧输入生成超过 30 帧的多个合理预测结果来体现。

    Nov, 2017

  • 生成平滑的姿势序列以进行多样化的人体动作预测

    本文中提出了一种统一的深度生成网络，用于多样化和可控的人体运动预测，该网络基于正则化流姿势先验和关节角损失函数，能够有效地提高模型的准确性和样本多样性。

    Aug, 2021

  • 基于时空修补的人体运动预测

    本文在三个主要方面提出了改进：（1）使用生成对抗网络（GAN）预测 3D 人体动作，（2）设计架构来学习身体姿势和全局动作的联合分布，（3）提出了基于频率分布的两种替代指标来反映长期人类运动的实际分布，结果表明本文方法显著改善了现有技术，同时能够处理受到遮挡、噪声和丢失帧等影响的情况。

    Dec, 2018

  • 逐步生成更好的初始猜测以实现高质量的人体运动预测

    介绍了一种基于多级设计的人体运动预测方法，结合了空间和时间两个因素，通过两个网络，以预测一个好的猜测值为基础，有效提高了预测的精度。该方法在多项实验数据中胜出并实现了超过前人方法 6-16% 的提升。

    Mar, 2022

  • 人体运动预测的多层动作注意力

    介绍了一种基于注意力机制的前馈神经网络，利用运动的重复性和历史上下文进行运动预测，通过图卷积网络对历史数据的运动模式进行有效利用，取得了三个数据集上最先进的结果。

    Jun, 2021

  • 多模态感知驱动的三维人体动作预测

    未来人体姿势预测是机器智能的基本应用，本研究引入了一种新的多模态感知驱动的运动预测方法，通过结合外部 3D 场景和内部人类凝视信息来实现高保真度的生成，同时考虑人的意图和场景的语义连贯性，该方法在 3D 人体姿势和轨迹预测上取得了最先进的性能。

    May, 2024

  • 使用 DVGAN 进行人体动作建模

    本研究使用生成对抗网络（GANs）提出一种新颖的人体运动建模生成模型，通过每个时间尺度的密集验证和扰动鉴别器输入来实现运动生成与完成，并在 Human 3.6M 和 CMU 运动捕捉数据集上进行了评估。

    Apr, 2018

  • 基于 3D 约束和细节增强的人体动作迁移

    使用生成对抗网络，将源角色的动作转移到目标角色上，并且保持高逼真度。将姿势信息和外貌信息解耦并重新组合，利用重建的三维人体模型作为 GAN 的条件，进一步引入细节增强网络以增强转移结果的细节信息。实验表明，该方法在质量和数量上均优于现有技术。

    Mar, 2020

  • 生成模型增强的人体动作预测

    提出了一种基于生成模型的新的 out-of-distribution (OoD) 基准，用于预测人类运动，并且这种方法能够有效地提高模型的鲁棒性和可解释性。

    Oct, 2020

  • 我们不仅仅是我们的关节：预测 3D 身体如何运动

    本文提出了一种基于稀疏表面标记预测人体运动的方法，通过 MOJO 模型生成高频成分的动画，使用 SMPL-X 模型保证解决方案符合身体的真实形态，并取得了最先进的结果。

    Dec, 2020