卷积序列生成网络：骨架序列动作合成新框架

"本文主要介绍了卷积序列生成网络（CSGN），这是一种用于生成骨架序列的动作合成算法，尤其适用于长时间动作序列的生成。该框架利用高斯过程采样和时间卷积来捕捉动作的时间结构和身体部位间的连贯性。CSGN的独特之处在于它允许潜在空间与观察空间之间的双向转换，支持对动作序列进行语义操作。实验结果显示，CSGN能够在不同的时间步长和身体部位之间生成连贯的长动作序列，适用于包括舞蹈在内的多种人类活动的模拟。" 在人工智能领域，动作合成是重要的研究方向之一，特别是对于人形角色的动画和虚拟现实应用。卷积序列生成网络（CSGN）是一个创新的解决方案，旨在解决生成连续、有意义且具有身体连贯性的长动作序列的问题。传统的方法，如基于LSTM、GRU或Seq2seq的自回归模型，虽然在动作预测上有一定成效，但当用于生成长序列时，它们往往会遇到两个主要挑战：一是随着序列长度的增长，模型的计算复杂度和内存需求增加；二是难以保持整个序列的长期依赖关系。 CSGN为了解决这些问题，采用了一种非自回归的策略。它首先从高斯过程（GP）中采样一系列潜在向量，这些向量捕获了动作的基本模式和变化。然后，通过时间卷积和多尺度处理，CSGN能够在时间和空间维度上联合建模动作的结构，有效地捕捉时间上的动态和身体部位间的相互作用。此外，它引入了一种图细化方案，强化了隐向量与骨架图形之间的空间联系，确保生成的骨架序列在物理上是合理的。 值得一提的是，CSGN的双向转换能力使得在潜在空间和观察空间之间进行语义操作成为可能，这为动作编辑和创新提供了巨大的灵活性。在多个数据集，包括一组高质量的舞蹈序列上的实验证明，CSGN能够生成连贯且具有视觉吸引力的长动作序列，无论是在时间跨度还是在涉及的身体部位上。 CSGN是动作合成领域的进步，它克服了现有方法的限制，特别是在生成长序列和保持动作连贯性方面。这项工作不仅有助于提升虚拟角色的表现力，也为人工智能在娱乐、教育和交互式设计等领域中的应用提供了新的可能性。