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AMASS dataset
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MotionMAR框架以最先进的精度重建人体运动
研究人员开发了MotionMAR，一个从稀疏观测数据重建人体运动的新颖框架。这种粗到细的方法首先估计全局轨迹，然后逐步完善时间细节。该系统集成了用于多分辨率编码的Temporal Multi-scale Tokenization (TMT) VQ-VAE，用于潜在空间预测的Motion Autoregressive Network (MAN)，用于与观测对齐的Scale-Aware Control (SAC)，以及用于平滑和伪影去除的…
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AtomicMotion框架从稀疏跟踪数据中重建人体运动
研究人员开发了AtomicMotion，一个从有限的头部和手部跟踪数据中重建全身姿态的新框架。该方法通过将身体逻辑地划分为五个功能集群，以更好地捕捉细微的运动动态，从而解决了当前方法的局限性。AtomicMotion还采用了一种掩码全身预处理策略和一种新颖的运动学注意力机制，以确保合成运动中的全局骨骼连贯性和生物力学真实性。