Recurrent Transformer Variational Autoencoders for Multi-Action Motion Synthesis 任意の長さのマルチアクション人間のモーションシーケンスを合成する問題を検討します。既存のアプローチは、シングルアクションシナリオでのモーションシーケンス生成を習得しましたが、マルチアクションおよび任意の長さのシーケンスに一般化することはできません。リカレントトランスフォーマーの表現力と条件付き変分オートエンコーダーの生成的豊かさを活用する新しい効率的なアプローチを提案することで、このギャップを埋めます。提案された反復アプローチは、線形空間と時間でそれを行いながら、任意の数のアクションとフレームで滑らかで現実的な人間のモーションシーケンスを生成することができます。提案されたアプローチを、グラウンドトゥルースアクションラベルで補強した
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