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T2M-GPT
T2M-GPT
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新的潜在运动推理框架改进了文本到动作生成
研究人员推出了一种名为潜在运动推理（LMR）的新框架，用于文本到动作生成。该方法超越了直接翻译，提出了一个受认知科学启发的两阶段“思考-然后行动”过程。LMR 利用新颖的双粒度分词器将运动规划分解为语义推理潜在空间和物理执行潜在空间。该方法已被证明在应用于 T2M-GPT 和 MotionStreamer 等现有模型时，可以同时提高语义对齐和物理合理性。
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新数据集SyriSign旨在将阿拉伯语翻译成叙利亚阿拉伯手语
研究人员推出了SyriSign，这是一个旨在促进阿拉伯语文本翻译成叙利亚阿拉伯手语（SyArSL）的新数据集。该数据集包含1500个视频样本，涵盖150个独特的词汇手势，旨在弥合叙利亚聋哑和听力障碍社区在获取阿拉伯语口语或书面信息方面的沟通障碍。该数据集使用MotionCLIP、T2M-GPT和SignCLIP等深度学习模型进行了评估，但SyriSign目前的规模有限，限制了泛化性能。