MoReFlow: フローマッチングによる教師なし動作リターゲティング学習
MoReFlow: Motion Retargeting Learning through Unsupervised Flow Matching
VQ-VAEで各キャラクタの動作潜在表現を学習し、条件付きフローマッチングで潜在空間を対応付けることで、ペアデータなしに多様なキャラクタ間の動作リターゲティングを実現する教師なしフレームワーク。
詳しい要約
1. どんなもの？
2. 先行研究と比べてどこがすごい？
3. 技術・手法の肝は？
4. どうやって有効だと検証した？
5. 議論はある？
6. 次に読むべき論文は？
※ AIが要旨から生成した要約です。正確性は原文をご確認ください。
著者: Wontaek Kim, Tianyu Li, Sehoon Ha
分類: cs.GR, cs.RO
原文アブストラクト
Motion retargeting holds a premise of offering a larger set of motion data for characters and robots with different morphologies. Many prior works have approached this problem via either handcrafted constraints or paired motion datasets, limiting their applicability to humanoid characters or narrow behaviors such as locomotion. Moreover, they often assume a fixed notion of retargeting, overlooking domain-specific objectives like style preservation in animation or task-space alignment in robotics. In this work, we propose MoReFlow, Motion Retargeting via Flow Matching, an unsupervised framework that learns correspondences between characters' motion embedding spaces. Our method consists of two stages. First, we train tokenized motion embeddings for each character using a VQ-VAE, yielding compact latent representations. Then, we employ flow matching with conditional coupling to align the latent spaces across characters, which simultaneously learns conditioned and unconditioned matching to achieve robust but flexible retargeting. Once trained, MoReFlow enables flexible and reversible retargeting without requiring paired data. Experiments demonstrate that MoReFlow produces high-quality motions across diverse characters and tasks, offering improved controllability, generalization, and motion realism compared to the baselines.
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