이 논문은 기존 모션 확산 모델의 효율성 문제와 이를 가속화하는 데 있어서의 과제를 밝힌다. 이를 해결하기 위해 EMDM을 제안한다. EMDM은 조건부 노이즈 제거 확산 GAN을 활용하여 복잡한 노이즈 제거 분포를 모델링한다. 이를 통해 더 적은 샘플링 단계로도 고품질의 모션을 생성할 수 있다. 또한 기하학적 손실 함수를 추가하여 모션 품질을 향상시킨다. 실험 결과, EMDM은 기존 방법들에 비해 월등한 효율성을 보이면서도 경쟁력 있는 모션 품질과 다양성을 달성한다.
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תובנות מפתח מזוקקות מ:
by Wenyang Zhou... ב- arxiv.org 03-18-2024
https://arxiv.org/pdf/2312.02256.pdfשאלות מעמיקות