BiPO文本到动作合成模型论文发布
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BiPO文本到动作合成模型论文发布
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AI 综述
Seong-Eun Hong等作者发布论文，提出BiPO（双向部分遮挡网络）用于文本到动作合成。该模型将部位生成与双向自回归架构结合，生成时可同时利用过去与未来上下文，并无需真实动作长度即可精细控制各身体部位。 BiPO在训练中采用部分遮挡技术，概率性遮挡特定动作部位信息，以缓解部位间依赖。作者称，BiPO在HumanML3D数据集上取得SOTA，FID分数与整体动作质量优于ParCo、MoMask和BAMM，并可用于基于部分动作序列与文本的动作编辑任务。
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最新进展10月8日 12:00
BiPO：面向文本到动作合成的双向部分遮挡网络报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月8日
- arXiv cs.CVBiPO：面向文本到动作合成的双向部分遮挡网络
BiPO 是一种结合部位生成与双向自回归架构的文本到动作合成模型，可在生成时同时利用过去与未来上下文，并无需真实动作长度即可精细控制各身体部位。其提出的部分遮挡技术在训练中概率性遮挡特定动作部位信息，以缓解部位间依赖。BiPO 在 HumanML3D 数据集上取得 SOTA，FID 分数与整体动作质量优于 ParCo、MoMask 和 BAMM，并可用于基于部分动作序列与文本的动作编辑任务。
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