May, 2022

面向多样化和自然的场景感知 3D 人体运动合成

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TL;DR本文针对现有智能场景下的动作合成技术存在的目标、位置预定及动作多样性不足等问题，提出了一种基于多样性因素的分层框架方法，以提高人类动作合成的自然度与多样性。实验表明，该框架在场景感知的人类动作合成中具有很好的效果。
human motion synthesisscene-awarediverse motionshierarchical frameworkinteraction diversity
发现论文，激发创造
  • 在 3D 室内场景中合成多样的人体动作

    提出了一种基于强化学习的方法来处理 3D 室内场景中虚拟人类与环境以及物体的交互，包括生成运动模型、创新的碰撞回避奖励函数、基于标记体和半径场的交互感知奖励函数以及训练策略等多个方面，实验结果表明，该方法在运动的自然性和多样性方面都优于现有的人 - 场景交互综合框架。

    May, 2023

  • 面向场景的人体运动合成生成网络

    本文提出了一种新框架，将场景和人体运动相互作用考虑在内，使用生成任务将人体运动的分布因子分解，并使用基于 GAN 的学习方法来提高其有效性。文中讨论了两个数据集结果，涵盖了真实和合成环境。

    May, 2021

  • 在 3D 场景中合成长期的 3D 人体动作和互动

    本文提出一种层次生成框架，通过优化多个几何约束和建模场景互动和应用来合成涉及长期 3D 人体动作的逼真生成，并在实验中得出了比之前更好的实验结果。

    Dec, 2020

  • 在多样化的 3D 场景中生成连续的人体动作

    我们介绍了一种利用稀疏关键点在三维场景中合成动画指导人类运动的方法，该方法通过将连续运动合成问题分解为沿路径行走和在关键点指定的动作之间的转换，生成长序列的动作，并在目标为原点的规范坐标系中生成运动以实现持续运动合成。

    Apr, 2023

  • 随机场景感知运动预测

    该研究提出了一种新的数据驱动的、随机的运动综合方法 SAMP，该方法可以模拟在杂乱场景中表现不同风格的行为，通过训练 MoCap 数据可以实现优秀的表现。

    Aug, 2021

  • GlocalNet：基于类别感知的长期人体运动合成

    本文旨在解决人体运动合成方面存在的挑战，提出了一种两阶段活动生成方法，通过学习合成稀疏的运动轨迹和生成密集的运动轨迹来实现长期人体运动轨迹的合成，并通过多种量化评估指标证明该方法优于 SOTA 方法。

    Dec, 2020

  • 基于分层样式网络的动作合成

    本文提出了一种自我监督的方法来生成多样且自然的人体动作，通过分解生成任务并使用记忆库检索动作引用作为短程片段生成的源材料，并通过参数化的双向插值方案保证了生成运动的物理合理性和视觉自然性。在大规模的骨架数据集上，我们展示了这个方法在生成长距离、多样化和合理化运动方面的能力，并且这种方法能够适应未见数据，在动态世界中这种生成的序列有实实在在的效果。

    Aug, 2020

  • 基于场景上下文的人类长期动作预测

    本文通过提出新的三阶段框架来对人类运动进行长期预测，在考虑环境场景的情况下大大提高了预测准确性，并提供了具有清晰注释的多样化合成数据集来实现稳定的训练和严格的评估。

    Jul, 2020

  • 多样动作：通过离散扩散 实现多样人体动作生成

    DiverseMotion 是一种新的方法，通过保持运动多样性，在基于文本描述的高质量人体运动合成中为优先适应训练运动而牺牲动作多样性的现有方法提供解决方案。

    Sep, 2023

  • 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