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MotionFix

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6月2日
09:40
09:40官方账号arXiv cs.AI@Gyojin Han, Junmo Kim
本文提出一种新架构用于文本驱动的3D人体动作编辑,核心创新在于不仅关注编辑发生的时间点,还识别哪些关节需要修改。架构包含两个轴锚定Transformer,分别提取关节和时间维度的特征,并通过跨轴融合块整合。辅助任务让关节锚定Transformer回归源与目标关节旋转的Soft-DTW距离,学习哪些关节应修改或保留。在MotionFix数据集上达到最先进效果,显著提升语义对齐和动作保真度。
论文3D人体动作编辑文本驱动Transformer关节预测MotionFix

推荐理由:做3D动作生成或编辑的研究者可以关注,它解决了现有模型只关注时间编辑而忽略关节级修改的问题,直接提升编辑精度和语义一致性。
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