CVPR 2024 | 合成ビデオ データ セットには 1 人の人物データしかありませんか? M3Act は群衆の行動のラベル付けの問題を解決します

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紙のリンク: https://arxiv.org/abs/2306.16772 プロジェクトリンク: https://cjerry1243 。 github.io/M3Act/ 論文タイトル: M3Act: 合成人間のグループ活動から学ぶ
はじめに
MDM+IFormer は、キャラクターの位置が適切に調整されたグループ アクティビティを生成できます。以下の定性的なグラフを参照してください。 どちらのベースラインメソッドも入力条件に一致する多様なアクティビティを生成できますが、MDM+IFormer の方がより優れた FID スコアを達成します。 MDM+IFormer の対話型トランスフォーマーは、生成されたグループ アクティビティ内の衝突の頻度を大幅に削減します。
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