BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-09T00:00:00Z ExGes：基于音频驱动的表现性人类运动检索与调制 💡 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。 📝 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。 🏷️ 标签 ExGes框架 对比学习 手势合成 自然性 音频驱动 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
