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我们提出了一个新颖的完整关注跨模态转换器 (FACT) 网络,可以在音乐和新的 3D 舞蹈数据集 AIST++(左)的条件下生成真实的 3D 舞蹈动作(右)我们根据现有的 AIST 舞蹈数据库生成了建议的 3D 运动数据集,该数据集是一个有音乐伴奏的舞蹈视频集合,但没有任何 3D 信息。AIST 包含 10 种舞蹈类型:旧学派(霹雳、机械舞、锁舞和威金)和新学派(Middle Hip-Hop、LA-style Hip-Hop、House、Krump、Street Jazz 和 Ballet Jazz)。虽然其中包含了舞者的多视角视频,但这些相机并没有经过校准。为了实现目的,我们根据使用的 SMPL 3D 模型所使用的参数恢复了相机校准参数和 3D 人体动作。由此产生的数据库 (AIST++) 是一个大规模的 3D 人类舞蹈动作数据集,包含了与音乐相配的各种各样的3D 动作,每一帧都包含大量的注释:9 个相机内在和外在参数的视图;17 个 COCO 格式的人体关节位置(2D 和 3D 形式);24 个 SMPL 姿势参数,带有全局缩放和平移。这些动作在所有的 10 种舞蹈类型中平均分布,涵盖了以每分钟节拍 (BPM) 为单位的各种音乐节奏。每种类型的舞蹈包含 85% 的基本动作和 15% 的高级动作(由舞者自由设计的较长编舞)。AIST++ 数据集还包含多视角同步图像数据,使其对其他研究方向(例如 2D/3D 姿势预测)很有帮助。据我们所知,AIST++ 是截止目前大的 3D 人类舞蹈数据集,包含 1408 个序列、30 个主题和 10 个舞蹈类型,并同时包含基本和高级的编舞。由于 AIST 是一个教学数据库,因此它记录了在不同音乐和各种 BPM 下遵循相同编舞的多个舞者,这是舞蹈中常见的做法。这给跨模态序列到序列的生成带来了挑战,因为该模型需要学习音频和动作之间的一对多映射。我们在 AIST++ 上精心构建了不重叠的训练和测试子集,以确保在子集之间编舞和音乐都不相同。
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| FOXBORO 订货号P0922YU 型号FPS400-24 |
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| FOXBORO 870ITEC-AYFNZ-7 |
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| FOXBORO FCP270 P0917YZ |
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