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标签：HumanML3D×
6月30日
11:15
11:15arXiv cs.LG@Bertram Taetz, Hugo Albuquerque Cosme da Silva, Gabriele Bleser-Taetz
本研究提出基于冻结大语言模型和LoRA变体的持续学习方法，使运动-语言智能体能在不遗忘旧知识的情况下增量学习新动作概念。采用混合专家架构和基于自编码器的路由器在推理时选择任务特定专家，无需任务标签。在从HumanML3D导出的5任务基准上，该方法在运动到文本（M2T)和文本到运动（T2M）两个方向上实现了近乎零遗忘，且保持高质量生成与描述。实验表明硬专家选择在质量指标上显著优于软专家混合，专家隔离对持续学习性能至关重要。
论文运动-语言智能体持续学习LoRA混合专家HumanML3D
推荐理由：这篇论文提出用LoRA和混合专家架构让智能体不断学新动作而不忘旧的，5任务基准上几乎零遗忘，值得做持续学习或运动生成的看看。
原文
6月16日
20:46
6月12日
12:57
09:43
09:43arXiv cs.LG@Amir Mann, Gal Michael Harari, Merav Keidar, Or Litany
VideoMDM 是一种基于扩散的框架，能够仅从单目视频中提取的精确2D姿态直接训练3D人体运动先验，无需任何3D真实数据。它利用预训练的2D转3D提升器提供近似3D姿态序列作为噪声教师，在3D空间扩散和去噪后，通过重投影到2D并与精确关键点比较进行监督。论文证明在温和假设下，深度加权的2D重投影损失在期望上等价于直接3D监督，并适配了速度一致性和过参数化表示对齐等标准3D运动正则化器。在HumanML3D数据集上，VideoMDM几乎缩小了与完全3D监督方法的差距（FID 0.88 vs 0.54），在真实视频数据集Fit3D和NBA上生成的运动更受人类偏好。
论文3D人体运动生成扩散模型2D监督视频理解HumanML3D
推荐理由：做3D人体运动生成的团队终于有了摆脱昂贵3D标注的可行方案——VideoMDM用2D视频就能训练出接近3D监督水平的模型，做动画、运动分析或虚拟人开发的可以直接试。
原文
6月11日
15:28
15:23
15:07