Original title: Autoregresivní syntéza lidského 3D pohybu pomocí latentních diskrétních kódů
Translated title: Autoregressive action-conditioned 3D human motion synthesis using latent discrete codes
Authors: Waltl, Jan ; Šivic, Josef (advisor) ; Mirbauer, Martin (referee)
Document type: Master’s theses
Year: 2022
Language: eng
Abstract: V této práci jsme představili novou metodu pro syntézu 3D animace pohybu člověka podmíněné na pevné množině akcí definující pohyb, například "běhání" nebo "předklon". Inspirování úspěchy metod pro generování obrázků z textu na základě diskrétních latentních reprezentacích, jsme úspěšně vyzkoušeli použití těchto metod v kontextu generování pohybu, což je v kontrastu s dosavadními příst upy využívající spojité latentní proměnné. Ve srovnání s dosavadní nejlepší metodou ACTOR, naše metoda není limitována délkou generovaných sekvencí a dokáže plynule navázat na vstupní startovní sekvenci. Autoregressivní generování je omezeno délkou kon textu, což zajišťuje rozumnou rychlost generování. Dále, díky učení ve dvou fázích, budoucí modely se mohou snadno pře dučit na větších datasetech bez označení kategorií a dotrénovat se na konkrétním úkolu. Naši metodu jsme vyhodnotili na UESTC dataset, v metriká ch překování dosavadní metodu ACTOR a generuje animace srovnatelné s datasetem.
Keywords: motion synthesis|deep learning|discrete representation|autoregressive generation; syntéza pohybu|hluboké učení|diskrétní reprezentace|autoregresivní generování

Institution: Charles University Faculties (theses) (web)
Document availability information: Available in the Charles University Digital Repository.
Original record: http://hdl.handle.net/20.500.11956/175750

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-510428


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Charles University > Charles University Faculties (theses)
Academic theses (ETDs) > Master’s theses