MoST: Motion Style Transformer for Disentangling Style and Content in Action Sequences

Conceptos Básicos

Proposing MoST, a novel motion style transformer that effectively disentangles style from content, outperforming existing methods in generating high-quality motion sequences with transferred style.

Resumen

1. Introduction

   • Motion style transfer aims to generate character animations reflecting personalized characteristics without manual style labels.
   • Existing methods struggle with transferring style between motions with different contents.

2. Challenges in Existing Methods

   • Lack of clear separation between content and style leads to transfer failure.
   • Representative failure cases in existing methods are illustrated.

3. Proposed Solution: MoST

   • MoST disentangles style from content using Siamese encoders and a part-attentive style modulator.
   • New loss functions enhance the model's ability to transfer style effectively.

4. Experimental Results

   • MoST outperforms existing methods in content consistency and style consistency.
   • Comparison with state-of-the-art methods highlights the superiority of MoST.

5. Self Study

   • Ablation study confirms the impact of loss functions and the part-attentive style modulator.
   • Visualization of style feature space and cross-attention maps demonstrates the effectiveness of the proposed methods.

6. Limitations and Future Works

   • Foot contact issues and model expansion for few-shot learning are identified as areas for improvement.

Estadísticas

우리의 방법은 기존 방법들을 능가하는 높은 품질의 모션 시퀀스를 생성합니다.
MoST는 스타일과 콘텐츠를 효과적으로 분리하는 새로운 모션 스타일 변환기를 제안합니다.

Citas

"Our method outperforms existing methods and demonstrates exceptionally high quality, particularly in motion pairs with different contents."
"MoST achieves this by generating global translational motion along with pose sequences."

Ideas clave extraídas de

MoST

by Boeun Kim,Ju... a las arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06225.pdf

Consultas más profundas

어떻게 MoST가 다른 콘텐츠를 가진 모션 쌍에서 뛰어난 성능을 발휘할 수 있나요?

MoST는 다른 콘텐츠를 가진 모션 쌍에서 우수한 성능을 발휘하는 데에 세 가지 주요 요인이 있습니다. 첫째, MoST는 새로운 아키텍처와 손실 함수를 도입하여 스타일과 콘텐츠를 효과적으로 분리하고 전달하는 능력을 향상시켰습니다. 이는 입력 모션의 콘텐츠를 보존하면서도 스타일을 정확하게 표현할 수 있도록 도와줍니다. 둘째, MoST는 부분-주의 스타일 모듈레이터(PSM)를 통해 스타일을 원하는 몸 부위에 효과적으로 전달하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다. 마지막으로, MoST는 새로운 손실 함수를 도입하여 스타일과 콘텐츠를 명확하게 분리하고 유지함으로써 모델의 강건성을 향상시켰습니다. 이러한 요소들이 결합되어 MoST가 다양한 콘텐츠를 가진 모션 쌍에서 우수한 성능을 발휘할 수 있게 되었습니다.

어떤 방법으로 MoST와 기존 방법들이 차이가 나며, 이로 인해 어떤 결과가 나타난 것인가요?

MoST와 기존 방법들 간의 주요 차이점은 주로 스타일과 콘텐츠의 분리와 전달 방식에 있습니다. MoST는 새로운 아키텍처와 손실 함수를 통해 스타일과 콘텐츠를 명확하게 분리하고 전달하는 능력을 향상시켰습니다. 이에 반해, 기존 방법들은 이러한 분리와 전달을 효과적으로 다루지 못했고 결과적으로 스타일과 콘텐츠가 혼합되어 부적절한 모션을 생성하는 문제가 있었습니다. MoST는 이러한 한계를 극복하고 다양한 콘텐츠를 가진 모션 쌍에서 뛰어난 성능을 보여주었습니다.

MoST의 성능을 더 향상시키기 위한 추가적인 실험적인 방법은 무엇일까요?

MoST의 성능을 더 향상시키기 위한 추가적인 실험적인 방법으로는 몇 가지 접근 방식이 있을 수 있습니다. 첫째, 더 많은 데이터셋을 활용하여 모델을 더욱 다양한 상황에 대응할 수 있도록 훈련시키는 것이 중요합니다. 더 많은 데이터를 활용하면 모델의 일반화 능력을 향상시킬 수 있습니다. 둘째, 더 복잡한 아키텍처나 더 깊은 네트워크를 도입하여 모델의 표현력을 향상시키는 것도 고려할 수 있습니다. 마지막으로, 더 많은 실험을 통해 새로운 손실 함수나 모듈을 도입하여 모델의 성능을 더욱 개선하는 방향으로 연구를 진행할 수 있습니다. 이러한 실험적인 방법들을 통해 MoST의 성능을 더욱 향상시킬 수 있을 것으로 기대됩니다.