用于长距离运动生成和域转换的扩散路径对齐

长距离人体运动生成仍然是计算机视觉和图形领域的一个核心挑战。跨语义不同的运动域生成连贯的过渡在很大程度上仍未被探索。此功能对于舞蹈编排等应用尤其重要，其中动作必须在不同的风格和语义主题之间流畅地过渡。我们提出了一种简单有效的推理时间优化框架，其灵感来自基于扩散的随机最优控制。具体来说，控制能量目标明确地规范预训练扩散模型的过渡轨迹。我们证明，在推理时优化这个目标会产生保真度和时间一致性的转换。这是第一项为具有显式转换建模的受控远程人体运动生成提供通用框架的工作。