DeMoGen：基于能量扩散模型的分解式人体动作生成

本文介绍了DeMoGen，这是一种新颖的人体动作生成方法，侧重于将复杂的动作分解成更简单、可重复使用的组件。这与主要侧重于前向建模的现有方法有很大不同。使用基于能量的扩散模型允许在不需要真实分解的情况下发现动作原语，并且提出的训练变体进一步促进了对动作的组合理解。能够将这些原语重新组合以生成新的动作是关键的贡献，可能导致更灵活和多样化的动作合成。创建文本分解数据集也是对该领域的宝贵贡献。

• •提出了 DeMoGen，一种分解式的人体动作生成方法。
• •采用基于能量的扩散模型来学习动作原语。
• •引入了三种训练变体以促进组合理解。
• •展示了重新组合原语以生成新动作的能力。
• •构建了一个文本分解数据集以支持组合训练。