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Lafan
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AI 从稀疏的 VR 输入中合成舞厅舞蹈
研究人员开发了一种新颖的方法，仅使用虚拟现实设备的三点轨迹输入来合成舞厅舞蹈动作。该方法采用确定性神经网络，特别是 MLP，根据领导者的稀疏轨迹数据预测跟随者的动作。该方法在计算和数据效率方面都很高，在包括更多样化的 LaFAN 数据集在内的各种数据集上都表现出鲁棒性，并为沉浸式双人舞蹈应用开辟了可能性。
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GenTrack框架改进机器人运动生成与追踪
研究人员开发了GenTrack，一个用于机器人原生运动生成和零样本人形追踪的新框架。该系统通过交替生成器对齐与追踪器训练来解决创建机器人可执行运动的挑战，有效缩小了运动学可行性与机器人能力之间的差距。在Unitree G1机器人上的评估表明，GenTrack提高了生成运动的机器人可执行性和语义对齐度，同时增强了零样本覆盖率和追踪精度。