언어 기반 자세 코드 편집을 통한 제어 가능한 동작 생성

Core Concepts

언어 모델의 지식을 활용하여 동작을 의미 있는 자세 코드로 분해하고, 이를 통해 동작을 정밀하게 생성 및 편집할 수 있다.

Abstract

이 논문은 언어 기반 동작 생성 모델 CoMo를 제안한다. CoMo는 동작을 의미 있는 자세 코드로 분해하여 표현하고, 이를 활용해 언어 모델의 지식을 활용하여 동작을 생성 및 편집할 수 있다. 동작 인코더-디코더 모듈은 동작을 자세 코드 시퀀스로 분해하고 다시 동작으로 복원한다. 동작 생성기는 텍스트 설명과 언어 모델이 생성한 세부 키워드를 활용하여 자세 코드 시퀀스를 생성한다. 동작 편집기는 언어 모델을 활용하여 자세 코드를 직접 편집함으로써 동작을 수정할 수 있다. 실험 결과, CoMo는 기존 최신 모델들과 비교해 동작 생성 성능이 경쟁력 있으며, 사용자 평가에서도 동작 편집 능력이 우수한 것으로 나타났다. 이를 통해 CoMo가 언어 기반 동작 생성 및 편집에 효과적임을 보여준다.

Stats

동작 생성 성능 지표인 R-Precision, FID, MM-DIST, Diversity, MModality 값이 제시되었다. 동작 편집 실험에서 사용자 선호도 비율이 제시되었다.

Quotes

없음

Key Insights Distilled From

CoMo

by Yiming Huang... at arxiv.org 03-22-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.13900.pdf

Deeper Inquiries

언어 모델의 지식을 활용하여 동작의 물리적 타당성을 보장하는 방법은 무엇일까?

CoMo는 동작을 해석 가능한 "포즈 코드"로 표현하여 언어 모델이 동작을 이해하고 포즈 코드를 기반으로 동작을 수정할 수 있도록 합니다. 이를 통해 언어 모델은 동작 시퀀스를 해석하고 수정 지시에 따라 포즈 코드를 조정하여 물리적으로 타당한 동작 시퀀스를 생성할 수 있습니다. 또한, 포즈 코드를 통해 동작을 명확하게 인코딩하고 해석 가능한 특성으로 제공함으로써 언어 모델이 동작을 수정하는 과정에서 물리적 제약을 준수할 수 있도록 지원합니다.

동작 편집 시 전체적인 동작 특성(속도, 스타일, 궤적 등)을 함께 고려하는 방법은 무엇일까?

동작 편집 시 전체적인 동작 특성을 함께 고려하기 위해 텍스트 설명과 함께 세부적인 동작 특성을 나타내는 키워드를 활용할 수 있습니다. CoMo는 GPT-4를 활용하여 각 신체 부위와 동작의 전반적인 감정 등을 설명하는 키워드를 생성합니다. 이러한 키워드는 모델이 텍스트 설명과 함께 동작을 생성하고 수정할 때 전반적인 동작 특성을 고려하는 데 도움이 됩니다. 또한, 키워드를 활용하여 모델이 다양한 측면을 고려하고 다양한 동작을 생성하도록 유도할 수 있습니다.

언어 기반 동작 생성 및 편집 기술이 어떤 실제 응용 분야에 활용될 수 있을까?

언어 기반 동작 생성 및 편집 기술은 가상 현실(VR), 영화 및 애니메이션 제작, 게임 개발, 교육 및 훈련 시뮬레이션 등 다양한 분야에 활용될 수 있습니다. 예를 들어, VR 환경에서 사용자가 텍스트로 동작을 지시하면 실시간으로 해당 동작을 생성하여 상호작용성을 향상시킬 수 있습니다. 또한, 영화나 게임 제작에서는 텍스트 설명을 통해 원하는 동작을 생성하고 수정하여 생동감 있는 캐릭터 움직임을 구현할 수 있습니다. 또한, 교육 및 훈련 시뮬레이션에서는 텍스트로 동작을 설명하고 수정하여 학습자들이 원하는 동작을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이러한 기술은 창의적이고 유연한 동작 생성 및 편집을 가능하게 하여 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 기대됩니다.