Jul, 2023

TEDi: 长期运动合成的时间交织扩散

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TL;DR我们提出了一种将渐进扩散概念（沿着扩散时间轴操作）扩展到运动序列的方法，用于支持时变去噪，从而将两个轴相互纠缠，通过迭代去噪逐渐增加噪声位移的动作缓冲区，并产生任意长的帧流，为长期运动合成提供了新的框架。
denoising diffusion probabilistic modelsmotion sequencetemporally varying denoisingmotion bufferlong-term motion synthesis
发现论文，激发创造
  • 针对风格化行走合成的去噪扩散概率模型

    本文提出了一种使用去噪扩散概率模型（DDPM）生成风格化人体运动的框架，将两个任务集成到一个管道中，与传统运动合成方法相比，具有更高的风格多样性，实验结果表明，该系统可以生成高质量且多样化的行走动作。

    Sep, 2022

  • Diffusion-TS: 通用时间序列生成的可解释扩散

    Denoising diffusion probabilistic models (DDPMs) are becoming the leading paradigm for generative models. In this paper, we propose Diffusion-TS, a novel diffusion-based framework that generates high-quality multivariate time series samples using an encoder-decoder transformer with disentangled temporal representations, aiming to satisfy both interpretability and realness.

    Mar, 2024

  • 利用去噪扩散概率模型统一人类动作合成和风格传递

    本文提出了一种针对数字人运动合成的解决方案，使用 Denoising Diffusion Probabilistic Model 中的扩散模型和多任务架构来表示不同类别的动作内容和不同内部类别行为的样式，并使用对抗性和物理规则来实现全局引导。实验结果表明，该方法能够产生高质量、逼真的人体运动，并有效验证了多任务架构的有效性。

    Dec, 2022

  • 双向时间扩散模型 —— 用于保持时间连续的人物动画

    本文提出了一种通过使用双向时间建模的去噪扩散模型生成与真实人类动画高度相似的方法。

    Jul, 2023

  • DiffTAD: 带有提案去噪扩散的时间动作检测

    本文提出了一种使用扩散去噪的新时域动作检测（TAD）方法，名为 DiffTAD。该方法采用生成建模方法，而非以往判别式学习方法，借助 Transformer decoder 中引入的时间位置查询设计来建立去噪过程，通过交叉步选择性调节算法来提高推断速度。在 ActivityNet 和 THUMOS 上广泛评估后，我们的 DiffTAD 相比以往的艺术选择方案，表现出卓越的性能。

    Mar, 2023

  • ShiftDDPMs: 探索通过平移扩散轨迹来探索条件扩散模型

    本研究提出了一种新的有条件扩散模型 ShiftDDPMs，通过将条件引入正向过程，为每个条件分配一个独特的扩散轨迹，并通过定向规则来实现条件建模，从而提高模型的学习能力和生成效果。在图像合成方面进行了广泛的实验，证明了 ShiftDDPMs 的可行性和有效性。

    Feb, 2023

  • 非去噪前向时间扩散

    该论文通过扩散过程进行生成模型，通过选择适当的扩散桥混合，构造了以所需数据分布为目标的扩散过程，并且通过新的训练目标，可以通过神经网络进行逼近。

    Dec, 2023

  • 利用时间步调节器实现更准确的扩散模型加速

    我们提出了一种时间步齐器方法，用于改善扩散模型的图像生成质量和推理速度，通过在每个去噪步骤中替换原始参数化，将网络调整到准确的时间步骤上，从而提高各种最先进加速方法的性能。

    Oct, 2023

  • 通过一致的采样使用扩散模型合成长期人类运动

    我们提出了一种新方法，利用过去条件扩散模型和两种可选的相干采样方法：过去修复采样和组合过渡采样，实现由用户指导的长文本流控制的组合和连贯的长期三维人体动作生成。

    Aug, 2023

  • 通过时移采样缓解扩散模型中的暴露偏差

    本文研究了扩散模型中存在的曝光偏差，并提出了一种名为 Time-Shift Sampler 的推理方法，该方法可以在不重新训练模型的情况下缓解曝光偏差，并通过实验结果证明了其有效性。

    May, 2023