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CMUMocap
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新模型 ZGL 使用语言改进人类运动预测
研究人员开发了 ZGL，这是一种新颖的语言条件模型，用于预测人类运动。该模型将来自运动描述的语义引导集成到一个强大的运动预测骨干中。通过使用视觉语言模型为观察到的姿势生成字幕，然后使用 CLIP-L 对这些字幕进行编码，ZGL 通过带有零门的交叉注意力适配器将条件令牌注入 Transformer 架构。这种方法允许模型仅在语言条件能够提高预测准确性时才学习语言条件，在 Human3.6M 数据集上展示了增强的性能，并显示了向 CMUM…
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新模型整合语言描述，用于三维人体运动预测
研究人员开发了ZGL，一种新颖的语言条件化三维人体运动预测模型。该模型将运动描述的语义引导整合到Transformer架构中，使用带有零门的紧凑型交叉注意力适配器。这种方法允许模型仅在语言条件化能提高预测准确性时才学习。ZGL在Human3.6M数据集上表现出增强的性能，并显示出向CMUMocap基准的有效迁移能力。