T2M-HiFiGPT: 从文本描述中生成高质量的人体运动,使用离散残差表示
T2M-HiFiGPT是一种新型条件生成框架,能够生成人体动作。它基于RVQ-VAE和双层GPT结构,研究表明RVQ-VAE能够产生高精度的2D时间-残差离散动作表示。双层GPT结构能够将先前帧和文本描述的信息压缩成1D上下文向量,并通过RVQ-VAE解码器将生成的残差离散指标转化回动作数据。该框架在HumanML3D和KIT-ML数据集上表现出色,优于最新的基于扩散和GPT的方法。
原文中文,约500字,阅读约需2分钟。