モーション生成

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approfondimento - モーション生成

本稿では、人間同士のモーション生成における時間的モデリングの重要性を指摘し、そのための効率的かつ効果的なフレームワーク「TIMotion」を提案する。

MotionGlotは、四足歩行ロボットや人体など、動作空間の次元が異なる複数の形態にわたって動作を生成できる、新しいモーション生成モデルです。

ControlMMは、マスク型モーションモデルに空間制御信号を組み込むことで、高速かつ高精度で制御可能なテキスト駆動型モーション生成を実現する新しい手法である。

本稿では、テキスト記述から物理的に妥当な人間の動きを生成するために、モーション拡散モデルと強化学習を組み合わせた新しい手法「ReinDiffuse」を提案する。

本稿では、事前学習済み大規模言語モデル（LLM）を用いて、人間のような動きを対話形式で生成、編集、理解する効率的なフレームワーク「Motion-Agent」を提案する。

著者は、効率的なモーション拡散モデル（EMDM）を導入し、高速かつ高品質な人間の動き生成を実現する。

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