BriefGPT - AI 论文速递
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在数据驱动的手势生成中融入空间意识以增强虚拟代理的沟通
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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，为GENEA Challenge 2023开发。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。在比赛中获得了最高的人类相似度和语言适应性评分。
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关键要点
- 本论文描述了一个基于扩散式运动合成模型的系统，为GENEA Challenge 2023开发。
- 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。
- CSMP模块旨在学习语言和手势之间的语义耦合关系。
- 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。
- 参赛作品获得了最高的人类相似度和语言适应性评分，表明系统在生成类人共言语手势方面的有效性。
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