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多人动作预测的联合关系变换器
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种基于Transformer的新型架构，用于生成3D人体运动模型。该模型通过学习高维度骨骼关节的嵌入，并通过解耦的时间和空间自注意机制，使生成的姿态在时间上连贯。实验结果表明，该模型能够准确地生成短期预测，并在长期时间跨度内生成合理的运动序列。
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关键要点
- 提出了一种基于Transformer的新型架构，用于生成3D人体运动模型。
- 模型学习高维度骨骼关节的嵌入。
- 通过解耦的时间和空间自注意机制，使生成的姿态在时间上连贯。
- 实验结果表明模型能够准确生成短期预测。
- 模型在长期时间跨度内生成合理的运动序列。
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