Bitte benutzen Sie diese Referenz, um auf diese Ressource zu verweisen: doi:10.22028/D291-40495
Volltext verfügbar? / Dokumentlieferung
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.