长期人体运动预测对于安全关键应用是必不可少的，例如人机互动和自主驾驶。在本文中，我们展示了实现长期预测，预测每次瞬间的人类姿势是不必要的。相反，通过线性地插入键盘来预测几个小折叠和近似中间组更有效。我们将证明我们的方法使我们能够在未来预测最多5秒的现实运动，远远大于文献中遇到的典型1秒。此外，由于我们模拟了未来的重叠概率，因此我们可以通过在推理时间采样来产生多种合理的未来动作。在这个延长的时间内，我们的预测更加现实，更多样化，更好地保护运动动力学而不是那些最先进的方法产量。

在人类运动预测上的事后大多专注于预测单一受试者的未来动作与过去的姿势序列隔离。然而，在密切互动的人面前，这种策略未能考虑不同主题运动之间的依赖关系。在本文中，我们引入了运动预测框架，其明确原因是关于两个观察到的对象的相互作用。具体而言，我们通过引入一对对应的对准机制来实现这一目标，该机制模拟了两个受试者的运动历史中的相互依赖性。这使我们能够以更现实的方式保留长期运动动态，并且更加强大地预测不寻常和快节奏的运动，例如在舞蹈场景中发生的运动。为了评估这一点，因为没有现有的运动预测数据集描述了两个紧密互动的主体，我们介绍了Lindyhop600K舞蹈数据集。我们的结果证明我们的方法优于最先进的单人运动预测技术。

本文解决了人类运动预测的问题，包括预测未来的身体从历史上观察到的序列构成的构成。尽管其性能，但当前的最新方法依赖于任意复杂性的深度学习体系结构，例如经常性神经网络〜（RNN），变压器或图形卷积网络〜（GCN），通常需要多个培训阶段，等等。超过300万参数。在本文中，我们表明，这些方法的性能可以通过轻巧且纯粹的MLP体系结构超越，并且与几种标准实践（例如用离散的余弦变换代表身体姿势（DCT））相结合时，只有0.14亿个参数，预测关节的残留位移和优化速度作为辅助损失。对人类360万的详尽评估，Amass和3DPW数据集表明，我们的方法（我们将其配置为Simlpe）始终优于所有其他方法。我们希望我们的简单方法可以为社区提供强大的基准，并允许重新考虑人类运动预测的问题，以及当前的基准是否确实需要复杂的建筑设计。我们的代码可在\ url {https://github.com/dulucas/simlpe}上获得。

如果不正确地进行，无监督的自我锻炼练习和体育训练可能会造成严重伤害。我们介绍了一个基于学习的框架，该框架可以识别用户犯的错误，并提出纠正措施，以更轻松，更安全的个人培训。我们的框架不依赖于硬编码的启发式规则。取而代之的是，它从数据中学习，这有助于其适应特定用户需求。为此，我们使用作用于用户姿势序列的图形卷积网络（GCN）体系结构来模拟身体关节轨迹之间的关系。为了评估我们的方法，我们介绍了一个具有3种不同体育锻炼的数据集。我们的方法产生了90.9％的错误识别准确性，并成功纠正了94.2％的错误。

我们提出了一种新颖的基于变压器的架构，用于3D人类运动的生成建模任务。以前的工作通常依赖于基于RNN的模型，考虑到更短的预测视野迅速达到静止和通常难以置信的状态。最近的研究表明，频域中的隐式时间表示也是有效地制定预定地平线的预测。我们的重点是学习自向学习时空陈述，从而在短期和长期生成合理的未来发展。该模型学习骨骼关节的高尺寸嵌入，以及如何通过去耦的时间和空间自我关注机制来组成时间相干的姿势。我们的双重关注概念允许模型直接访问电流和过去信息，并明确捕获结构和时间依赖项。我们凭经验显示，这有效地了解潜在的运动动态，并减少自动回归模型中观察到的误差累积。我们的模型能够在长视程中产生准确的短期预测和产生合理的运动序列。我们在HTTPS://github.com/eth-Ation-Transformer中公开公开提供我们的代码。

Human motion modelling is a classical problem at the intersection of graphics and computer vision, with applications spanning human-computer interaction, motion synthesis, and motion prediction for virtual and augmented reality. Following the success of deep learning methods in several computer vision tasks, recent work has focused on using deep recurrent neural networks (RNNs) to model human motion, with the goal of learning time-dependent representations that perform tasks such as short-term motion prediction and long-term human motion synthesis. We examine recent work, with a focus on the evaluation methodologies commonly used in the literature, and show that, surprisingly, state-of-the-art performance can be achieved by a simple baseline that does not attempt to model motion at all. We investigate this result, and analyze recent RNN methods by looking at the architectures, loss functions, and training procedures used in state-of-the-art approaches. We propose three changes to the standard RNN models typically used for human motion, which result in a simple and scalable RNN architecture that obtains state-of-the-art performance on human motion prediction.

合理和可控3D人类运动动画的创建是一个长期存在的问题，需要对技术人员艺术家进行手动干预。目前的机器学习方法可以半自动化该过程，然而，它们以显着的方式受到限制：它们只能处理预期运动的单个轨迹，该轨迹排除了对输出的细粒度控制。为了缓解该问题，我们在多个轨迹表示为具有缺失关节的姿势的空间和时间内将未来姿态预测的问题重构为姿势完成。我们表明这种框架可以推广到设计用于未来姿态预测的其他神经网络。曾经在该框架中培训，模型能够从任何数量的轨迹预测序列。我们提出了一种新颖的变形金刚架构，Trajevae，在这个想法上建立了一个，为3D人类动画提供了一个多功能框架。我们展示了Trajevae提供比基于轨迹的参考方法和方法基于过去的姿势。我们还表明，即使仅提供初始姿势，它也可以预测合理的未来姿势。

We tackle the problem of generating long-term 3D human motion from multiple action labels. Two main previous approaches, such as action- and motion-conditioned methods, have limitations to solve this problem. The action-conditioned methods generate a sequence of motion from a single action. Hence, it cannot generate long-term motions composed of multiple actions and transitions between actions. Meanwhile, the motion-conditioned methods generate future motions from initial motion. The generated future motions only depend on the past, so they are not controllable by the user's desired actions. We present MultiAct, the first framework to generate long-term 3D human motion from multiple action labels. MultiAct takes account of both action and motion conditions with a unified recurrent generation system. It repetitively takes the previous motion and action label; then, it generates a smooth transition and the motion of the given action. As a result, MultiAct produces realistic long-term motion controlled by the given sequence of multiple action labels. The code will be released.

我们解决了人类反应生成的挑战性任务，该任务旨在基于输入动作产生相应的反应。大多数现有作品并不集中于产生和预测反应，并且在仅给出动作作为输入时就无法产生运动。为了解决这一限制，我们提出了一种新型的相互作用变压器（Interformer），该变压器由具有时间和空间浓度的变压器网络组成。具体而言，时间的注意力捕获了字符及其相互作用的运动的时间依赖性，而空间注意力则了解每个字符的不同身体部位与相互作用的一部分之间的依赖关系。此外，我们建议使用图形通过相互作用距离模块提高空间注意力的性能，以帮助关注两个字符的附近关节。关于SBU相互作用，K3HI和Duetdance数据集的广泛实验证明了Interformer的有效性。我们的方法是一般的，可用于产生更复杂和长期的相互作用。

人类运动预测是许多计算机视觉应用领域中的重要且挑战性的任务。最近的工作专注于利用经常性神经网络（RNN）的定时处理能力，实现短期预测的光滑且可靠的结果。但是，正如以前的工作所证明的那样，RNNS遭受错误累积，导致结果不可靠。在本文中，我们提出了一种简单的前馈深神经网络，用于运动预测，这考虑了人体关节之间的时间平滑度和空间依赖性。我们设计了一个多尺度的时空图卷积网络（GCNS），以隐式地建立人类运动过程中的时空依赖，其中在训练期间动态融合的不同尺度。整个模型适用于所有操作，然后遵循编码器解码器的框架。编码器由时间GCN组成，用于捕获帧和半自主学习空间GCN之间的运动特征，以提取关节轨迹之间的空间结构。解码器使用时间卷积网络（TCN）来维持其广泛的能力。广泛的实验表明，我们的方法优于人类3.6M和CMU Mocap的数据集上的SOTA方法，同时只需要更大的参数。代码将在https://github.com/yzg9353/dmsgcn上获得。

在这项工作中，我们提出了MotionMixer，这是一个有效的3D人体姿势预测模型，仅基于多层感知器（MLP）。MotionMixer通过顺序混合这两种方式来学习时空3D身体姿势依赖性。给定3D身体姿势的堆叠序列，空间MLP提取物是身体关节的细粒空间依赖性。然后，随着时间的推移，身体关节的相互作用由时间MLP建模。最终将时空混合特征汇总并解码以获得未来的运动。为了校准姿势序列中每个时间步的影响，我们利用挤压和兴奋（SE）块。我们使用标准评估协议评估了36M，Amass和3DPW数据集的方法。对于所有评估，我们展示了最先进的性能，同时具有具有较少参数的模型。我们的代码可在以下网址找到：https：//github.com/motionmlp/motionmixer

我们提出了一个隐式神经表示，以学习运动运动运动的时空空间。与以前代表运动为离散顺序样本的工作不同，我们建议将广泛的运动空间随着时间的流逝表达为连续函数，因此名称为神经运动场（NEMF）。具体来说，我们使用神经网络来学习此功能，以用于杂项运动集，该动作旨在以时间坐标为$ t $的生成模型和用于控制样式的随机矢量$ z $。然后，将模型作为变异自动编码器（VAE）进行训练，并带有运动编码器来采样潜在空间。我们使用多样化的人类运动数据集和四倍的数据集训练模型，以证明其多功能性，并最终将其部署为通用运动，然后再解决任务 - 静态问题，并在不同的运动生成和编辑应用中显示出优势，例如运动插值，例如运动插值，例如 - 上映和重新散布。可以在我们的项目页面上找到更多详细信息：https：//cs.yale.edu/homes/che/projects/nemf/

本文认为共同解决估计3D人体的高度相关任务，并从RGB图像序列预测未来的3D运动。基于Lie代数姿势表示，提出了一种新的自投影机制，自然保留了人类运动运动学。通过基于编码器 - 解码器拓扑的序列到序列的多任务架构进一步促进了这一点，这使我们能够利用两个任务共享的公共场所。最后，提出了一个全球细化模块来提高框架的性能。我们的方法称为PoMomemet的效力是通过消融测试和人文3.6M和Humaneva-I基准的实证评估，从而获得与最先进的竞争性能。

最近在随机运动预测中的进展，即预测单一过去的姿势序列的多个可能的未来人类动作，导致产生真正不同的未来动作，甚至可以控制一些身体部位的运动。然而，为了实现这一点，最先进的方法需要学习用于多样性的多个映射和用于可控运动预测的专用模型。在本文中，我们向统一的深度生成网络介绍了多种和可控的运动预测。为此，我们利用了现实人类动作的直觉由有效姿势的平滑序列组成，并且给定的有限数据，学习姿势比动作更具易行。因此，我们设计了一种发电机，其顺序地预测不同车身部件的运动，并引入基于流动的基于流动的姿势，以及接合角度损失，以实现运动现实主义。在两个标准基准数据集，人类3.6m和人文集上进行实验。我展示了我们的方法在样本多样性和准确性方面优于最先进的基线。该代码可在https://github.com/wei-mao-2019/gsps获得

各种人类运动预测旨在从一系列观察到的姿势中预测多个可能的未来姿势序列。以前的方法通常采用深层生成网络来对数据的条件分布进行建模，然后从分布中随机取得结果。尽管可以获得不同的结果，但它们通常是最有多样化的结果。最近的工作明确地通过确定性网络了解条件分布的多种模式，但是，该网络只能涵盖有限范围内的固定数量模式。在本文中，我们提出了一种新型的抽样策略，用于对深层生成模型学到的不平衡多模式分布进行采样非常多样化的结果。我们的方法通过生成辅助空间，并巧妙地从目标分布中的多样采样从辅助空间中随机进行随机采样。我们提出了一种简单而有效的网络体系结构，该架构实现了这种新型的采样策略，该策略结合了gumbel-softmax系数矩阵采样方法和促进铰链损失函数的积极多样性。广泛的实验表明，与先前最新的采样方法相比，我们的方法显着提高了采样的多样性和准确性。代码和预训练模型可在https://github.com/droliven/diverse_sampling上找到。

我们的目标是从规定的行动类别中解决从规定的行动类别创造多元化和自然人动作视频的有趣但具有挑战性的问题。关键问题在于能够在视觉外观中综合多种不同的运动序列。在本文中通过两步过程实现，该两步处理维持内部3D姿势和形状表示，Action2Motion和Motion2Video。 Action2Motion随机生成规定的动作类别的合理的3D姿势序列，该类别由Motion2Video进行处理和呈现，以形成2D视频。具体而言，Lie代数理论从事人类运动学的物理法之后代表自然人动作;开发了一种促进输出运动的分集的时间变化自动编码器（VAE）。此外，给定衣服人物的额外输入图像，提出了整个管道以提取他/她的3D详细形状，并在视频中呈现来自不同视图的合理运动。这是通过改进从单个2D图像中提取3D人类形状和纹理，索引，动画和渲染的现有方法来实现这一点，以形成人类运动的2D视频。它还需要3D人类运动数据集的策策和成果进行培训目的。彻底的经验实验，包括消融研究，定性和定量评估表现出我们的方法的适用性，并展示了解决相关任务的竞争力，其中我们的方法的组成部分与最先进的方式比较。

我们解决了从文本描述中产生不同3D人类动作的问题。这项具有挑战性的任务需要两种方式的联合建模：从文本中理解和提取有用的人类以人为中心的信息，然后产生人类姿势的合理和现实序列。与大多数以前的工作相反，该作品着重于从文本描述中产生单一的，确定性的动作，我们设计了一种可以产生多种人类动作的变异方法。我们提出了Temos，这是一种具有人体运动数据的变异自动编码器（VAE）训练的文本生成模型，并结合了与VAE潜在空间兼容的文本编码器结合使用的文本编码器。我们显示Temos框架可以像先前的工作一样产生基于骨架的动画，以及更具表现力的SMPL身体运动。我们在套件运动语言基准上评估了我们的方法，尽管相对简单，但对艺术的状态表现出显着改善。代码和模型可在我们的网页上找到。

“我们怎样才能通过简单地告诉他们，从动画电影剧本或移动机器人的3D角色我们希望他们做什么？” “我们如何非结构化和复杂的可以造一个句子，仍然从其生成合理的运动？”这些都是需要在长期得到回答，因为领域仍然处于起步阶段的问题。通过这些问题的启发，我们提出了产生成分操作的新技术，它可以处理复杂的输入句子。我们的产量是描绘在输入句子中的动作三维姿态序列。我们提出了一个分级二流顺序模型，探讨对应于给定的运动自然语言中的句子和三维姿态序列之间的精细联合级映射。我们学习运动的两个集管表示 - 每一个上半身下半身动作。我们的模型可以生成简短的句子描述单个动作以及长组成的句子描述多个连续叠加行动似是而非的姿势序列。我们评估的公开可用的KIT运动语言数据集含有与人类标注的句子3D姿势数据我们提出的模型。实验结果表明，我们的模型以50％的余量前进的状态的最先进的在客观评价基于文本的运动的合成。基于用户研究定性评价表明我们的合成运动被认为是最接近地面实况动作捕捉短期和组成句子。

我们提出了一个新颖的框架，按需运动产生（ODMO），用于生成现实和多样化的长期3D人体运动序列，该序列仅以具有额外的自定义能力的动作类型为条件。 ODMO在三个公共数据集（HumanAct12，UESTC和MOCAP）上进行评估时，对所有传统运动评估指标的SOTA方法显示了改进。此外，我们提供定性评估和定量指标，这些指标证明了我们框架提供的几种首要的自定义功能，包括模式发现，插值和轨迹自定义。这些功能大大扩大了此类运动产生模型的潜在应用的范围。编码器和解码器体系结构中的创新启用了新颖的按需生成能力：（i）编码器：在低维的潜在空间中利用对比度学习来创建运动序列的层次结构嵌入，不仅是不同动作的代码，类型形成不同的组，但在动作类型中，类似的固有模式（运动样式）聚集在一起的代码，使它们容易发现； （ii）解码器：使用层次解码策略，该策略首先重建运动轨迹，然后用于重建整个运动序列。这样的架构可以有效地控制轨迹控制。我们的代码发布在GitHub页面：https：//github.com/roychowdhuryresearch/odmo

先前关于人类运动预测的工作遵循观察到的序列与要预测的序列之间建立映射关系的模式。但是，由于多元时间序列数据的固有复杂性，找到运动序列之间的外推关系仍然是一个挑战。在本文中，我们提出了一种新的预测模式，该模式介绍了以前被忽视的人类姿势，以从插值的角度实施预测任务。这些姿势在预测序列后存在，并形成特权序列。要具体而言，我们首先提出了一个插值学习网络（ITP-NETWORK），该网络既编码观察到的序列和特权序列，以插入预测的序列之间，其中嵌入式的特权序列 - 编码器（Priv-incoder）学习了这些序列特权知识（PK）同时。然后，我们提出了一个最终的预测网络（FP-NETWORK），该网络无法观察到特权序列，但配备了一种新型的PK模拟器，该序列可以提取从先前的网络中学到的PK。该模拟器作为输入观察到的序列，但近似私有编码器的行为，从而使fp-network模仿插值过程。广泛的实验结果表明，在短期和长期预测中，我们的预测模式在基准的H.36M，CMU-MOCAP和3DPW数据集上实现了最先进的性能。