LAVIMO: Tri-Modal Motion Retrieval Framework for Human-Centric Videos

מושגי ליבה

LAVIMO introduces a novel framework for three-modality learning, integrating human-centric videos to enhance alignment between text and motion modalities.

תקציר

• Information retrieval is crucial, leading to a surge in human motion research.
• LAVIMO integrates text, video, and motion modalities for enhanced alignment.
• A specially designed attention mechanism is used for feature fusion.
• Results show state-of-the-art performance in various cross-modal retrieval tasks.
• Experiments conducted on HumanML3D and KIT-ML datasets.
• Comparison with prior works like TMR, MotionCLIP, and MotionSet.
• Qualitative results demonstrate the effectiveness of LAVIMO.
• User study confirms the framework's generalization to real-life videos.
• Limitations include the use of rendered videos instead of real-life footage.

סטטיסטיקה

LAVIMO achieves state-of-the-art performance in various motion-related cross-modal retrieval tasks.
HumanML3D dataset features 14,616 motions and 44,970 textual descriptions.
KIT-ML dataset contains 3,911 sequences and 6,278 text annotations.

ציטוטים

"Our key contributions are summarized as follows: We introduce LAnguage-VIdeo-MOtion Alignment (LAVIMO), a framework designed to cultivate a cohesive embedding space across the three aforementioned modalities."
"Our model demonstrates precision in retrieving the exact ground-truth motion in the rank1 position."

תובנות מפתח מזוקקות מ:

Tri-Modal Motion Retrieval by Learning a Joint Embedding Space

by Kangning Yin... ב- arxiv.org 03-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.00691.pdf

שאלות מעמיקות

질문 1

LAVIMO의 일반화를 향상시키기 위해 어떻게 더 개선할 수 있을까요?
LAVIMO는 현재 애니메이션 및 렌더링된 아바타를 사용하여 특정 동작과 일치하도록 비디오 모달리티를 유도합니다. 그러나 이는 실제 인간 중심 비디오와는 차이가 있습니다. 실제로, LAVIMO는 실제 인간 중심 비디오로 대체함으로써 일반화를 향상시킬 수 있습니다. 이를 위해 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다:

실제 인간 중심 비디오를 데이터 세트에 추가하여 모델을 실제 상황에 노출시킵니다. 이는 모델이 더 다양한 상황에서 작동하는 방법을 배우게 도와줄 수 있습니다.
더 많은 다양성을 갖는 훈련 데이터를 사용하여 모델이 다양한 동작 및 환경에 대해 더 잘 이해하도록 합니다.
실제 비디오와 렌더링된 비디오 간의 차이를 이해하고 모델이 이러한 차이를 극복할 수 있는 방법을 개발합니다.

질문 2

데이터 세트에서 실제 비디오 대신 렌더링된 비디오를 사용하는 것의 잠재적인 영향은 무엇일까요?
렌더링된 비디오 대신 실제 비디오를 사용하는 것은 몇 가지 잠재적인 영향을 가질 수 있습니다:

일반화 능력: 렌더링된 비디오는 실제 비디오와 다를 수 있으며, 이는 모델의 일반화 능력을 제한할 수 있습니다.
현실적인 동작: 렌더링된 비디오는 현실적인 동작을 완벽하게 반영하지 못할 수 있으며, 이는 모델이 실제 상황에서의 동작을 정확하게 이해하는 능력을 제한할 수 있습니다.
데이터 품질: 렌더링된 비디오는 실제 비디오보다 데이터 품질이 낮을 수 있으며, 이는 모델의 학습에 영향을 줄 수 있습니다.

질문 3

LAVIMO의 성능은 교차 모달 모션 검색 분야의 다른 최첨단 프레임워크와 어떻게 비교되나요?
LAVIMO는 다른 최첨단 프레임워크와 비교하여 우수한 성능을 보입니다. 특히 텍스트-모션 및 비디오-모션 검색 작업에서 다른 방법들을 능가합니다. 이는 LAVIMO가 효과적으로 텍스트, 비디오 및 모션 모달리티를 통합하여 더 나은 결과를 달성할 수 있기 때문입니다. 또한 LAVIMO는 실제 비디오에 대한 일반화 능력을 강조하며, 다양한 작업에서 우수한 성과를 보입니다.