Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Human action generation

18 평가 기록 7 datasets

Yan et al. (2019) CSGN:

"When the dancer is stepping, jumping and spinning on the stage, attentions of all audiences are attracted by the streamof the fluent and graceful movements. Building a model that is capable of dancing is as fascinating a task as appreciating the performance itself. In this paper, we aim to generate long-duration human actions represented as skeleton sequences, e.g. those that cover the entirety of a dance, with hundreds of moves and countless possible combinations."

<span style="color:grey; opacity: 0.6">( Image credit: Convolutional Sequence Generation for Skeleton-Based Action Synthesis )</span>

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벤치마크

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Dataset기록된 모델 예시MetricPaperCode
Kinetic-GAN
MMDa: 0.071MMDs: 0.082
논문 코드
Kinetic-GAN
MMDa (CS): 0.256MMDs (CS): 0.273MMDa (CV): 0.295MMDs (CV): 0.310
논문 코드
Kinetic-GAN
FID (CS): 3.618FID (CV): 4.235
논문 코드
Kinetic-GAN
FID (CS): 5.967FID (CV): 6.751
논문 코드
ODMO
Accuracy: 93.51FID: 34Diversity: 6.56Multimodality: 2.49
논문 코드
ODMO
Accuracy: 97.81FID: 0.12Diversity: 0.705Multimodality: 2.57
논문 코드
ODMO
Accuracy: 93.67FID: 0.15Test: 0.17Diversity: 7.11
논문 코드

데이터셋

7개

논문

라이브러리

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