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Taeryung Lee
Taeryung Lee
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新框架推动手语生成与评估的进展
研究人员开发了SIGNER，一个用于从文本生成手语的新框架，该框架解决了时间对齐方面的局限性。通过使用时间解析的条件约束和局部时间融合，SIGNER确保了生成手语的正确词汇顺序和语义准确性。此外，还引入了一个名为BackTranslation2.0的新评估指标来评估手语生成，该指标使用了一个基于代理的框架和基于LLM的交叉引用模块，与以往的方法相比，提供了更具语言学基础的评估。
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MotionGPT-2 使用语言模型在人体运动生成方面取得进展
研究人员开发了 MotionGPT-2，一个大型运动-语言模型，旨在根据文本描述生成和理解人体运动。该模型将文本和姿势等多模态输入集成到一个统一的提示系统中，使其能够处理各种运动相关任务。MotionGPT-2 采用新颖的运动离散化框架，确保对身体和手部运动进行细粒度控制，在生成、字幕和补全任务中表现出有效性。