토폴로지에 구애받지 않는 캐릭터 애니메이션을 위한 의미 인식 모션 인코딩

연구진은 서로 다른 스켈레톤 구조의 동작을 공통 표현으로 인코딩하는 topology-agnostic 모션 표현을 제안했다.

이 semantic-aware 프레임워크는 정렬되지 않은 인간·동물 모션 데이터로부터 공유 잠재 모션 공간을 학습한다.

이를 통해 고품질 복원, 텍스트-투-모션 생성, zero-shot 종간 리타게팅이 가능하다.

이 접근법은 paired 데이터나 수동 정렬 모션 데이터 의존도를 줄일 수 있다.

성공적으로 적용되면 인간부터 동물까지 다양한 캐릭터를 아우르는 생성형 애니메이션에 도움이 될 수 있다.