SeRV语义对齐RVQ手语生成方法发布

Hongyu Wu等人提出SeRV，一种面向美国手语（ASL）生成的语义对齐残差向量量化（RVQ）tokenizer。该方法通过全局运动-文本对齐与token级文本条件监督，学习语义化的残差token空间，并配合Hierarchical GPT以由粗到细的方式预测运动token。 据其论文，SeRV针对的是现有方法在语义对齐上的局限，目前为arXiv预印本，尚未见经同行评审验证的效果。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。