DisCoRD: Переход от Дискретных Токенов к Непрерывному Движению через Ректифицированное Потоковое Декодирование

Движение человека, по своей сути, является непрерывным и динамичным, что представляет собой значительные проблемы для генеративных моделей. Несмотря на их преобладание, дискретные методы квантования, такие как VQ-VAEs, страдают от врожденных ограничений, включая ограниченную выразительность и артефакты шума на уровне кадров. Непрерывные подходы, хотя и создают более плавные и естественные движения, часто терпят неудачи из-за высокой размерности и ограниченных обучающих данных. Чтобы решить этот "несоответствие" между дискретными и непрерывными представлениями, мы представляем DisCoRD: Дискретные токены для непрерывного движения через декодирование исправленного потока, новый метод, который декодирует дискретные токены движения в непрерывное движение через исправленный поток. Используя итеративный процесс уточнения в непрерывном пространстве, DisCoRD захватывает тонкие динамики и обеспечивает более плавные и естественные движения. Совместимый с любой дискретной основной архитектурой, наш метод повышает естественность, не жертвуя верностью к условным сигналам. Обширные оценки показывают, что DisCoRD достигает передовой производительности, с FID 0.032 на HumanML3D и 0.169 на KIT-ML. Эти результаты укрепляют DisCoRD как надежное решение для преодоления разрыва между дискретной эффективностью и непрерывным реализмом. Наша страница проекта доступна по адресу: https://whwjdqls.github.io/discord.github.io/.