文本驱动的人体动作生成的逐渐丰富合成

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内容提要

本研究提出了一种基于级联扩散的生成框架,用于文本驱动的人体动作合成。该框架利用了一种名为GUESS的策略,将人体姿态逐步抽象为多个粒度级别上的更粗糙的骨架,从而改善了跨模态动作合成任务。实验证明,GUESS优于现有方法。

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