本文提出了一种名为IMUDiffusion的概率扩散模型，旨在降低运动数据生成和标注的时间与成本。该模型专为多变量时间序列生成设计，显著提升了人类活动分类器的性能，宏观F1-score提高近30%。

IMUDiffusion：用于惯性运动捕捉系统的多变量时间序列合成的扩散模型
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