BriefGPT - AI 论文速递
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EMAGE: 通过掩码音频手势建模实现统一的整体共时手势生成
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本论文描述了一个基于扩散式运动合成模型的系统，用于GENEA Challenge 2023。该系统使用对比语言和动作预训练模块，实现语义感知的共言语手势生成。在比赛中获得最高的人类相似度和语言适应性评分，是一种有前途的方法。
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关键要点
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本论文描述了一个基于扩散式运动合成模型的系统，用于GENEA Challenge 2023。
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提出了对比语言和动作预训练（CSMP）模块，学习语言和手势的联合嵌入。
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CSMP模块旨在学习语言和手势之间的语义耦合关系。
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CSMP模块的输出作为扩散式手势合成模型中的条件信号，实现语义感知的共言语手势生成。
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参赛作品获得最高的人类相似度和语言适应性评分，表明该系统是一种有前途的方法。
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