نقدم نموذج التوسع الحركي الفعال (EMDM) ل GENERATION حركة بشرية سريعة وعالية الجودة. رغم أن النماذج المولدة الحديثة للتوسع قد أنتجت نتائجًا مثيرة للإعجاب، إلا أنها تواجه صعوبة في تحقيق التوليد السريع دون التضحية بالجودة. من ناحية، تقوم الدراسات السابقة، مثل التوسع الكامن للحركة، بإجراء عملية التوسع داخل فضاء كامن لتحقيق الكفاءة، ولكن تعلم هذا الفضاء الكامن يمكن أن يكون جهدًا غير بسيط. ومن ناحية أخرى، فإن تسريع التوليد عن طريق زيادة حجم خطوة العينة بشكل مباشر، مثل DDIM، غالبًا ما يؤدي إلى تدهور الجودة لأنه يفشل في تقريب التوزيع المعقد للتخلص من الضوضاء.لحل هذه المشكلات، نقترح EMDM، الذي يلتقط التوزيع المعقد خلال عدة خطوات عينية في نموذج التوسع، مما يسمح بعدد أقل بكثير من خطوات العينة وتسريع كبير في التوليد. يتم تحقيق ذلك من خلال استخدام شبكة GAN المشروطة بالتخلص من الضوضاء للتوسع لالتقاط توزيعات البيانات متعددة الأوضاع بين خطوات عينية تعسفية (والممكن أن تكون أكبر) مشروطة بإشارات تحكم، مما يمكّن من توليد حركة بأقل عدد من الخطوات وبأمانة وتنوع عالٍ. لتعظيم تقليل الآثار الجانبية غير المرغوب فيها للحركة، يتم فرض خسائر هندسية أثناء تعلم الشبكة.نتيجة لذلك، يحقق EMDM توليد حركة في الوقت الحقيقي ويحسن بشكل كبير كفاءة نماذج التوسع الحركي مقارنة بالطرق الموجودة حالياً مع الحفاظ على جودة عالية في توليد الحركة. سيتم توفير شفرتنا المصدر بشكل عام عند النشر.请注意，"GENERATION" 一词在原文中似乎有误，可能是 "human motion generation" 的重复。因此，在翻译时我将其省略了。如果需要保留，请告知。