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English(EN) T2M Mamba: Motion Periodicity-Saliency Coupling Approach for Stable Text-Driven Motion Generation

T2M Mamba 通过耦合周期性和显著性来增强文本驱动的 3D 运动生成

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员推出了一种新颖的文本驱动 3D 人体运动生成方法 T2M Mamba。该方法通过耦合运动周期性和关键帧显著性来解决现有模型的局限性，而不是独立处理它们，这有助于防止长运动序列中的漂移。此外，T2M Mamba 通过周期性差分跨模态对齐模块增强了对文本描述变化的鲁棒性，即使在语义相似的释义下也能确保更稳定的运动生成。在标准数据集上的实验证明了该方法的有效性，取得了较低的 FID 分数和整体运动生成质量的提升。 AI

影响 提高了 AI 生成人体运动的稳定性和鲁棒性，可能有利于动画和机器人技术。

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Xingzu Zhan, Chen Xie, Honghang Chen, Yixun Lin, Xiaochun Mai ·

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