三モーダルモーション検索：共通埋め込み空間の学習による

Core Concepts

LAVIMOは、テキスト、ビデオ、およびモーションの3つのモダリティを統合し、人間の動きに関するクロスモーダル検索タスクで最先端のパフォーマンスを達成します。

Abstract

LAVIMOは、人間の動きに関する情報検索に革新的なアプローチを提供します。このフレームワークは、テキストと動きの双方向検索だけでなく、ビデオと動きの検索も可能です。さらに、特別設計された注意メカニズムを活用して情報を効果的に統合し、3つの異なるモダリティ間の整合性を向上させます。これにより、高い精度とリアリズムが要求される産業分野で価値があります。LAVIMOはHumanML3DおよびKIT-MLデータセットで最先端のパフォーマンスを達成しました。

Stats

LAVIMOはHumanML3DおよびKIT-MLデータセットで最先端のパフォーマンスを示す。
テキスト-to-motionタスクではTMR [31]よりも優れた結果を示す。
ビデオ-to-motionタスクでもMotionCLIP [45]やMotionSet [39]よりも優れた結果を示す。

Quotes

"Intuitively, an extra introduced modality can enrich a model’s application scenario, and more importantly, an adequate choice of the extra modality can also act as an intermediary and enhance the alignment between the other two disparate modalities."
"Our key contributions are summarized as follows: (i) We introduce LAnguage-VIdeo-MOtion Alignment (LAVIMO), a framework designed to cultivate a cohesive embedding space across the three aforementioned modalities."
"In this work, we introduce an attention mechanism in which motion is utilized as queries. This mechanism is designed to extract relevant information from texts and videos, thereby addressing the limitations mentioned above."

Key Insights Distilled From

Tri-Modal Motion Retrieval by Learning a Joint Embedding Space

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

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

Deeper Inquiries

どうして実際の人間中心のビデオから取得した映像が使用されていない点が制限として挙げられていますか？

LAVIMOでは、ビデオモダリティはアバターをアニメーション化し、特定の動作に合わせてレンダリングしたものを使用しています。これは本物の人間中心のビデオとは異なるため、いくつかの制限があります。実際の人間中心のビデオから取得した映像を使用しないことで以下のような問題が生じる可能性があります：

リアリズムと信頼性：レンダリングされた映像は本物よりも不自然である可能性があり、その結果、モデルやシステム全体の信頼性やリアリズムに影響を与える可能性があります。

一般化能力：レンダリングされた映像では、実世界で起こりうるさまざまな状況や背景に関する情報が欠落している場合があります。このため、モデルやシステム全体の一般化能力に影響を及ぼす可能性があります。

学習効果：本物の人間中心ビデオから取得した映像を使用することで、より多くかつ多様なトレーニングデータセットを活用し学習効果を向上させることが期待されます。これによりモデルやシステム全体のパフォーマンス向上に寄与する可能性が高まります。