텍스트 기반 고품질 인간 동작 생성 및 편집을 위한 생성적 마스크 동작 모델

Centrala begrepp

마스크 동작 모델은 텍스트 설명에 정확하게 부합하는 고품질 동작을 실시간으로 생성할 수 있으며, 동작 편집 기능도 제공한다.

Sammanfattning

이 논문은 텍스트 기반 인간 동작 생성을 위한 새로운 패러다임인 마스크 동작 모델(MMM)을 소개한다. MMM은 두 가지 핵심 구성 요소로 이루어져 있다:

1. 동작 토크나이저: 3D 인간 동작을 이산적인 토큰 시퀀스로 변환하여 세부적인 동작 정보를 보존한다.
2. 조건부 마스크 동작 트랜스포머: 텍스트 토큰과 동작 토큰을 양방향으로 참조하여 마스크된 동작 토큰을 예측한다.

이를 통해 MMM은 텍스트 설명에 정확하게 부합하는 고품질 동작을 실시간으로 생성할 수 있다. 또한 마스크 토큰을 활용하여 동작 편집(동작 보간, 상체 편집, 긴 동작 생성)이 가능하다.

실험 결과, MMM은 기존 최신 방법들에 비해 동작 생성 품질과 속도 면에서 모두 우수한 성능을 보였다. 특히 기존 확산 모델 및 자기회귀 모델 대비 최대 2배 빠른 생성 속도를 달성했다.

Statistik

동작 생성 속도 비교:

MDM: 28.112초
MotionDiffuse: 10.071초
MLD: 0.220초
T2M-GPT: 0.350초
AttT2M: 0.528초
MMM: 0.081초

Citat

없음

Viktiga insikter från

MMM

by Ekkasit Piny... på arxiv.org 03-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.03596.pdf

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