Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen:
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
doi:10.22028/D291-40495
Titel: | Stylistic Locomotion Modeling with Conditional Variational Autoencoder |
VerfasserIn: | Du, Han Herrmann, Erik Sprenger, Janis Cheema, Noshaba Hosseini, Somayeh Fischer, Klaus Slusallek, Philipp |
HerausgeberIn: | Cignoni, Paolo Miguel, Eder |
Sprache: | Englisch |
Titel: | Eurographics technical report series : EG |
Erscheinungsjahr: | 2019 |
DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
Abstract: | We propose a novel approach to create generative models for distinctive stylistic locomotion synthesis. The approach is inspired by the observation that human styles can be easily distinguished from a few examples. However, learning a generative model for natural human motions which display huge amounts of variations and randomness would require a lot of training data. Furthermore, it would require considerable efforts to create such a large motion database for each style. We propose a generative model to combine the large variation in a neutral motion database and style information from a limited number of examples. We formulate the stylistic motion modeling task as a conditional distribution learning problem. Style transfer is implicitly applied during the model learning process. A conditional variational autoencoder (CVAE) is applied to learn the distribution and stylistic examples are used as constraints. We demonstrate that our approach can generate any number of natural-looking human motions with a similar style to the target given a few style examples and a neutral motion database. |
DOI der Erstveröffentlichung: | 10.2312/egs.20191002 |
URL der Erstveröffentlichung: | https://diglib.eg.org/handle/10.2312/egs20191002 |
Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-404952 hdl:20.500.11880/36395 http://dx.doi.org/10.22028/D291-40495 |
ISSN: | 1017-4656 |
Datum des Eintrags: | 6-Sep-2023 |
Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
Fachrichtung: | MI - Informatik |
Professur: | MI - Prof. Dr. Philipp Slusallek |
Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
Dateien zu diesem Datensatz:
Es gibt keine Dateien zu dieser Ressource.
Alle Ressourcen in diesem Repository sind urheberrechtlich geschützt.