Motion Retargetting based on Dilated Convolutions andSkeleton-specific Loss Functions

https://github.com/medialab-ku/retargetting-tdcn

GitHub - medialab-ku/retargetting-tdcn: PyTorch implementation of the EG 2020 paper: Motion Retargetting based on Dilated Convol

@article{kim2020retargetting,
author = {Kim, SangBin and Lee, SinJae and Han, JungHyun},
title = {Motion Retargetting based on Dilated Convolutions and Skeleton-specific Loss Functions},
journal = {Computer Graphics Forum (Proc. Eurographics)},
year = {2020},
volume = {39},
number = {2},
pages = {},
}

 

 

abstract

모션 리타게팅은 소스 캐릭터의 모션을 타겟 캐릭터의 모션으로 전이하는 프로세스를 의미한다. 이 논문은 temporal dilated 컨볼루션에 기반한 모션 리타게팅 모델을 제안한다. 우리의 모델은 unsupervised 방식으로 작동하며, 다양한 인간형 캐릭터의 자연스러운 움직임을 생성한다. 리타겟된 모션은 인풋 모션의 디테일을 유지하면서도 자연스럽고 안정적인 궤적을 생성한다. 이 특징은 소스와 타겟의 스켈레톤의 사이즈가 다르더라도 유지된다. 많은 실험이 3D 캐릭터 모션 데이터셋을 이용하여 수행되었다. 질적이나 양적 비교 측면에서 본 기법은 효율성과 강건성 모두를 확보할 수 있었다.