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[清华大学 × 腾讯AI Lab, oral] 多尺度无骨骼动作重定向 at IJCNN 2024
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在AI Lab interning期间完成的工作之一，源自对细分Mesh上采样的一些有趣发现，个人感觉应该能作为比较通用的图形学trick，希望能给做Motion Estimation和Generation方向的同学一点启发。 代码已开源，请见https://github.com/HoeTosaki/HMC_repo（名字改过一次..），以下是Absract: We present a simple yet effective method for skeleton-agnostic motion retargeting. Previous methods transfer motion between high-resolution meshes, failing to preserve the inherent local-part motions in the mesh. Addressing this issue, our proposed method learns the correspondence in a coarse-to-fine fashion by disentangling the retargeting process within multi-scale meshes. First, we propose a mesh-pooling module that pools the mesh representations for better motion transfer. This module improves the ability to handle small-part motion and preserves the local motion interdependence between neighboring mesh vertices. Furthermore, we leverage a multi-scale refinement procedure to complement missing mesh details by gradually refining the low-resolution mesh output with a higher-resolution one. We evaluate our method on several well-known 3D character datasets, and it yields an average improvement of 25% on point-wise mesh Euclidean distance (PMD) against the start-of-art method. Qualitative results show that our method is significantly helpful in preserving the moving consistency of different body parts on the target character due to disentangling body-part structures and mesh details in a multi-scale way.
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