發(fā)布時間:2024-06-13 12:44:49 瀏覽量:148次
現(xiàn)在不再需要手動渲染多久才能讓3D小人做一套流暢的動作!
如今,AI可以通過輸入幾句話便能創(chuàng)造不同的動作,每個動作之間銜接流暢無縫:
看向地面并抓住高爾夫球桿,揮動球桿,小跑一段,蹲下。
過去,AI控制的3D人體模型難以連續(xù)完成指令,但現(xiàn)在TEACH可以按順序輸入幾條命令,達(dá)到自動完成每一套動作、全程絲滑無bug的效果。
TEACH利用TEMOS框架設(shè)計,不同于其他AI,TEMOS可以通過單一文本生成多種不同的人體運(yùn)動。TEACH根據(jù)TEMOS設(shè)計,重新構(gòu)建了文本編碼器,增加了Past Encoder編碼器,提供前一個動作的上下文,使得動作間銜接更加連貫。
TEACH通過BABEL數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練,讓動作生成更準(zhǔn)確,連續(xù)動作更流暢。
TEACH生成連續(xù)多種動作,讓人眼前一亮:
研究人員對TEMOS和TEACH的效果進(jìn)行了對比,發(fā)現(xiàn)TEACH在連續(xù)動作生成方面表現(xiàn)更勝一籌。
Nikos Athanasiou,多模態(tài)AI研究生,探索人類行動和語言關(guān)系。
Mathis Petrovich,在古斯塔夫·艾菲爾大學(xué)讀博,研究人體運(yùn)動生成。
Michael J. Black,智能系統(tǒng)研究所主任,引用次數(shù)62000+次。
Gul Varol,古斯塔夫·艾菲爾大學(xué)助理教授,研究計算機(jī)視覺。
TEACH已開源,歡迎體驗:
https://github.com/athn-nik/teach
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