실시간 인간 행동-반응 합성을 위한 ReGenNet

Conceitos Básicos

ReGenNet은 주어진 인간 행동 시퀀스를 바탕으로 즉각적이고 현실적인 인간 반응을 생성하는 모델이다.

Resumo

이 논문은 인간-인간 상호작용의 비대칭적, 동적, 동기화, 세부적인 특성을 종합적으로 분석하고, 이를 바탕으로 첫 번째 다중 설정 인간 행동-반응 합성 벤치마크를 제안한다.

구체적으로:

• NTU120, InterHuman, Chi3D 데이터셋에 대해 행위자-반응자 순서를 주석화했다.
• 확산 기반 생성 모델인 ReGenNet을 제안했다. 이는 Transformer 디코더 아키텍처와 명시적인 거리 기반 상호작용 손실 함수를 사용하여 행위자의 미래 상태를 모르는 상황에서도 즉각적인 반응을 생성할 수 있다.
• 정량적 및 정성적 실험 결과, ReGenNet은 기존 방법들에 비해 더 즉각적이고 현실적인 인간 반응을 생성할 수 있으며, 보이지 않은 행위자 동작과 시점 변화에 일반화될 수 있다.

Estatísticas

행위자의 미래 상태를 모르는 상황에서도 즉각적인 반응을 생성할 수 있다.
보이지 않은 행위자 동작과 시점 변화에 일반화될 수 있다.

Citações

"Humans constantly interact with their surrounding envi-ronments. Current human-centric generative models mainly focus on synthesizing humans plausibly interacting with static scenes and objects, while the dynamic human action-reaction synthesis for ubiquitous causal human-human interactions is less explored."
"Modeling human-human interactions is a challenging task with the following features: 1) Asymmetric, i.e., the actor and reactor play asymmetric roles during a causal interaction, where one person acts, and the other reacts [78]; 2) Dynamic, i.e., during the interaction period, the two people constantly wave their body parts, move close/away, and change relative orientations, spatially and temporally; 3) Synchronous, i.e., typically, one person responds instantly with others such as an immediate evasion when someone throws a punch, thus the online generation is required; 4) Detailed, i.e., the interaction between humans involves not only coarse body movements together with relative position changes but also local hand gestures and even facial expressions."

Principais Insights Extraídos De

ReGenNet

by Liang Xu,Yiz... às arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.11882.pdf

Perguntas Mais Profundas

인간-인간 상호작용의 장기적인 동적 패턴을 모델링하는 방법은 무엇일까?

상호작용의 장기적인 동적 패턴을 모델링하기 위해서는 다양한 측면을 고려해야 합니다. 논문에서 제안된 ReGenNet은 이러한 동적 패턴을 모델링하기 위해 확산 모델과 트랜스포머 디코더 아키텍처를 결합하여 사용합니다. 이 모델은 인간-인간 상호작용의 비대칭성, 동적성, 동기화, 상세성을 고려하여 효과적으로 모델링합니다. 또한 명시적 거리 기반 상호작용 손실을 도입하여 상호작용하는 인체 자세, 방향 및 위치의 상대 거리를 측정하고 이를 통해 모델을 훈련시킵니다. 이러한 방법을 통해 모델은 인간-인간 상호작용의 동적 패턴을 효과적으로 모델링하고 이해할 수 있습니다.

인간-인간 상호작용을 통해 인간의 사회적 행동과 감정을 이해할 수 있는 방법은 무엇일까?

인간-인간 상호작용을 통해 인간의 사회적 행동과 감정을 이해하기 위해서는 다양한 요소를 고려해야 합니다. ReGenNet과 같은 모델은 인간-인간 상호작용 데이터를 기반으로 훈련되어 효과적인 반응 생성을 가능하게 합니다. 이 모델은 인간의 행동에 대한 조건부 반응을 생성하며, 이를 통해 사회적 상호작용에서의 인간 간 동적 패턴을 이해할 수 있습니다. 또한 명시적 거리 기반 상호작용 손실을 통해 모델이 상호작용하는 인체의 자세, 방향 및 위치를 고려하여 반응을 생성하므로 사회적 행동과 감정을 더 잘 이해할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 모델은 사회적 상호작용에서의 인간 간 행동과 감정을 더 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

행위자의 의도를 모르는 상황에서도 반응을 생성할 수 있는 방법은 무엇일까?

행위자의 의도를 모르는 상황에서도 반응을 생성하기 위해서는 모델이 행위자의 행동에만 의존하여 효과적인 반응을 생성할 수 있어야 합니다. ReGenNet은 행위자의 의도를 모르는 상황에서도 효과적인 반응 생성을 위해 설계되었습니다. 이 모델은 행위자의 행동을 조건으로 받아들이고, 이를 기반으로 피드백 반응을 생성합니다. 또한 모델은 명시적 거리 기반 상호작용 손실을 통해 행위자와 반응자 간의 상호작용을 고려하여 반응을 생성하므로, 행위자의 의도를 모르는 상황에서도 효과적인 반응을 생성할 수 있습니다. 이러한 방법을 통해 모델은 행위자의 의도를 모르는 상황에서도 사회적 상호작용에서의 효과적인 반응 생성이 가능합니다.