运动重定向：R2ET

论文链接：Skinned Motion Retargeting with Residual Perception of Motion Semantics & Geometry
论文代码：https://github.com/Kebii/R2ET
论文出处：2023 CVPR
论文单位：武汉大学，腾讯 AI LAB

摘要

• 如果不合理地考虑骨架和形状几何水平上的 source-target 差异，就无法实现良好的运动重定向。
• 在这项工作中，我们提出了一种新的残差重定向网络(R²ET)结构，该结构依靠两个神经修饰模块来逐步调整源运动以适应目标骨架和形状。
• 特别地，引入了骨架感知模块来保持源运动语义。
• 设计了一个形状感知模块来感知目标特征的几何形状，以减少相互渗透和接触缺失。
• 在我们探索的基于距离的损失的驱动下，明确地建模运动语义和几何