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ExGes：基于音频驱动的表现性人类运动检索与调制
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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
本研究提出ExGes框架，优化音频驱动的人类手势合成，解决了粗糙性和表现性不足的问题。通过构建手势库和应用对比学习等技术，显著提升了生成手势的自然性和语义相关性，实验结果表明其优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出ExGes框架，优化音频驱动的人类手势合成。
- ExGes框架解决了手势合成中的粗糙性和表现性不足的问题。
- 通过构建手势库和应用对比学习等技术，显著提升生成手势的自然性和语义相关性。
- 实验结果表明ExGes在运动多样性和Fréchet手势距离上优于现有方法。
- ExGes框架具有显著的应用潜力。
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