核心概念
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。
要約
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。
統計
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。
引用
"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."