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Personalized Data-Driven Human Motion Generation Model
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内容提要
本研究提出了一种基于长短期记忆神经网络的生成方法，能够有效模拟人类运动行为，优于现有模型，具有广泛的应用潜力。
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关键要点
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本研究提出了一种基于长短期记忆神经网络的生成方法。
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该方法能够有效模拟人类运动行为，优于现有模型。
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研究表明，该模型能够生成独特的个体运动。
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模型有效复制了训练对象的速度分布和幅度包络。
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在与真实人类数据的相似性方面，该模型优于现有最先进模型。
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该方法具有广泛的应用潜力，适用于自主虚拟化身和机器人在群体活动中的部署。
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