We present CMNet, aimed at synthesizing human motions interacting with diverse sittable objects. Leveraging the MoGlow[1] architecture, our approach involves two distinct models - the Contact Generator and the Full-body Pose Generator. The former generates plausible contact positions for selected joints which correlates with chairs, while the latter synthesizes full-body motions based on these contacts, facilitated through a cascaded approach. Utilizing control signals derived from interaction between human motion and chair, our method ensures the synthesis of realistic and diverse human motions within various environmental settings. Experimental validation on the sorted CHAIRS dataset[2] demonstrates the efficacy of CMNet in generating diverse and realistic human interaction motions with chairs.
우리는 다양한 앉을 수 있는 물체와 상호작용하는 인간 동작을 합성하기 위한 모델을 제안합니다. 모글로우[1] 아키텍처를 활용하여, 저희의 접근 방식은 접촉 생성기와 전신 자세 생성기라는 두 가지 다른 모델을 포함합니다. 전자는 의자와 관련된 선택된 관절에 대한 타당한 접촉 위치를 생성하며, 후자는 이러한 접촉을 기반으로 전신 동작을 합성하는데, 이는 계단식 접근법을 통해 이루어집니다. 인간 동작과 의자 간 상호작용에서 유도된 제어 신호를 활용하여, 우리의 방법은 다양한 환경 설정 내에서 현실적이고 다양한 인간 동작의 합성을 보장합니다. 정렬된 체어스 데이터셋[2]을 이요하여, CMNet이 의자와의 다양하고 현실적인 인간 상호작용 동작을 생성하는 능력을 실험적으로 검증합니다.
