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MoMask
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ScaleMoGen框架推动文本驱动的人体运动生成
研究人员推出了一种新颖的框架ScaleMoGen，用于根据文本描述生成人体运动。该方法采用自回归方法，可以预测多尺度的运动令牌，从粗略到精细，确保保留骨骼层次结构和运动细节。ScaleMoGen在HumanML3D和SnapMoGen等基准测试中展现了最先进的性能，在FID和CLIP分数方面优于MoMask和MoMask++等现有方法。该框架还支持高效、无需训练的生成运动编辑。
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新的损失函数减少了三维人体运动生成中的自相交
研究人员开发了一种新的损失函数来解决生成的三维人体运动中的自相交问题。这种新颖的方法利用了高效的人体球体代理几何结构，与基于网格的方法相比，能够实现更快的计算和更低的内存使用。当集成到现有的模型（如 MDM 和 MoMask）中时，该损失函数可将自相交减少高达 49%，同时还能提高其他性能指标。