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аналитика - モーション生成
TIMotion：効率的な人間同士のモーション生成のための時間的およびインタラクティブなフレームワーク
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。
複数の形態の動作を生成できるモデル、MotionGlot
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：高速・高精度で制御可能なモーション生成を実現するマスク型モーションモデル
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。
物理的に妥当な動きを強化拡散モデルで実現するReinDiffuse
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。
大規模言語モデルを用いた人間のような動きの生成のための対話型フレームワーク：Motion-Agent
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。
効率的なモーション拡散モデル（EMDM）による高速かつ高品質なモーション生成
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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