Abstrakt. Vi presenterar en ny generativ modell för mänsklig rörelsemodellering med hjälp av Generative Adversarial Networks (GANS). Vi formulerar GAN discriminator med hjälp av tät validering vid varje tidsskala och perturb discriminator input för att göra det översättning invariant. Vår modell är kapabel till rörelsegenerering och slutförande. Vi visar genom våra utvärderingar relevansen för buller, generalisering över åtgärder, och generering av långa olika sekvenser. Vi utvärderar vår strategi för mänskliga 3.6M och CMU rörelse fånga dataset med start poäng.
Lin och Amer Ref föreslog en generativ modell för modellering av mänskliga rörelser med hjälp av Generativa Adversarial Networks (GAN).
Human Motion Modeling using DVGANs
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}