Core Concepts
マルチビュー祖先サンプリング(MAS)は、2D拡散モデルを使用して3Dモーション生成を可能にします。
Abstract
Directory:
Introduction
Current bottleneck in 3D motion generation due to reliance on costly and limited 3D data.
MAS introduces a method for generating diverse and realistic 3D sequences from monocular video data.
Related Work
Various methods explored for 3D motion synthesis using different datasets.
Diffusion models introduced to model motion distribution effectively.
Preliminary: Diffusion Models and Ancestral Sampling
Explanation of forward diffusion process and ancestral sampling in diffusion models.
Method: Multi-view Ancestral Sampling (MAS)
MAS aims to generate multiple views of a 3D motion via ancestral sampling, ensuring consistency across all views.
Method Discussion: Ancestral Sampling, Multi-view Stability, 3D Noise Consistency discussed.
Experiments: Data collection, implementation details, evaluation metrics used for assessing the quality of generated motions.
Stats
MASは、2次元データからのみ学習された2次元拡散モデルを使用して高品質な3次元モーションを生成します。
NBAプレイヤーデータセットでの評価では、FIDスコアが5.38±0.06であり、他の手法よりも優れています。