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M3G: Multi-Granular Gesture Generator for Audio-Driven Full-Body Human Motion Synthesis
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内容提要
本研究提出了一种新的多粒度手势生成框架M3G，解决了基于音频生成全身人类手势时粒度固定的问题。M3G利用多粒度VQ-VAE技术，能够以不同时间粒度标记和重建运动模式，实验结果表明其在生成自然、富有表现力的全身手势方面优于现有方法。
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关键要点
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本研究提出了一种新的多粒度手势生成框架M3G，解决了基于音频生成全身人类手势时粒度固定的问题。
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M3G利用多粒度VQ-VAE技术，能够以不同时间粒度标记和重建运动模式。
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实验结果表明，M3G在生成自然、富有表现力的全身手势方面优于现有方法。
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