BeLFusion: الانتشار الكامن للتنبؤ بحركة الإنسان المستندة إلى السلوك

تُعَالَج التنبؤات الحركية البشرية العشوائية (HMP) عادةً باستخدام شبكات المولدات المعادية (Generative Adversarial Networks) والمتضمنات التباينية (Variational Autoencoders). تهدف معظم الأعمال السابقة إلى توقع حركات متنوعة للغاية من حيث تشتت مفاصل الهيكل العظمي. وقد أدى هذا إلى طرق تتنبأ بحركات سريعة ومتباعدة، والتي غالباً ما تكون غير واقعية وغير متسقة مع الحركة الماضية. كما أن هذه الطرق تتجاهل السياقات التي تتطلب التنبؤ بسلوكيات متنوعة ذات نطاق منخفض أو أفعال ذات تحركات دقيقة لمفاصلها. لمعالجة هذه القضايا، نقدم BeLFusion، وهو نموذج يستخدم لأول مرة نماذج الانتشار الكامنة (Latent Diffusion Models) في HMP للعين من فضاء كامن حيث يتم فصل السلوك عن الوضع والحركة. نتيجة لذلك، يتم تشجيع التنوع من وجهة نظر سلوكية. بفضل قدرة Koppler السلوك لدينا على نقل السلوك المحاكي إلى الحركة الجارية، فإن توقعات BeLFusion تعرض مجموعة متنوعة من السلوكيات التي هي أكثر واقعية بكثير من الحالة المتقدمة في المجال. لدعم ذلك، نقدم مؤشرين اثنين: مساحة توزيع الحركة التراكمي (Area of the Cumulative Motion Distribution) وخطأ المسافة الزوجي المتوسط (Average Pairwise Distance Error)، وهما متلازمان مع تعريفنا للواقعية وفقًا لدراسة نوعية شملت 126 مشاركًا. وأخيرًا، نثبت قوة تعميم BeLFusion في سيناريو جديد عبر مجموعة بيانات لـ HMP العشوائي.