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Motion Autoregressive Network (MAN)
Motion Autoregressive Network (MAN)
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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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MotionMAR框架从稀疏数据中重建人体运动
研究人员推出MotionMAR，一个用于从稀疏观测数据中重建人体运动的新框架。该系统采用粗粒度到细粒度的方法，首先预测整体轨迹，然后逐步细化时间细节。MotionMAR集成了四个关键组件：用于多分辨率编码的时间多尺度分词（TMT）VQ-VAE，用于潜在空间预测的运动自回归网络（MAN），用于与观测对齐的尺度感知控制（SAC）模块，以及用于平滑和消除伪影的运动细化网络（MRN）。在AMASS数据集上的实验表明，MotionMAR达到了最…