MotionLab是一个新框架,能够生成和编辑人类运动序列,采用创新的运动条件方法,实现运动合成和编辑的先进成果,像数字编舞者一样灵活操控人类动作。
本文提出了一种解决准确捕捉和表达两个人之间交互行为的方法。作者通过模拟活动并捕捉新数据集InterAct中的运动序列,演示了一种基于扩散模型的音频估计方法。
该研究介绍了MVHumanNet数据集,包含4500个人的多视角行动序列和9000个日常服装、60000个运动序列。通过该数据集进行实验,展示了性能提升和有效应用的可能性。
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