GAN一生万物，ETH、谷歌用单个基因组玩转神经动作合成入选SIGGRAPH

ch 的发生变化，并且作可用特定手势子集时不则会崩溃，深入样本分析要求因特网从一组预假定的噪声信号 {1]∗_ }1]_=1 中的修复转换手势。为了鼓励系统则会这样做，他们再一假定了修复死伤，如下不等式（6）标明。

交谈完整性死伤。由于直观的腿部交谈是必要手势质量的主要因素之一，深入样本分析在方式论中的预测腿部交谈首页并用到 IK 后妥善处理来确保交谈。由于肌腱交谈首页 L 被框架到手势比如说 M 中的，颅骨知觉因特网可以直接在 M 上操作并进修将交谈首页预测为手势的一部分。

深入样本分析注意到，交谈首页的隐式进修可以造形同了作用于和非作用于交谈首页转换操作过程中的消除伪影。因此，他们明确指出了一种新死伤来鼓励交谈首页和腿部速度快彼此之间的完整性。具体地，深入样本分析要求在每相片中的通过如下不等式（7）形同百分比交谈首页或腿部速度快。

专业训练

可用专业训练的完整死伤如下不等式（8）标明。

为了提升结果的稳健性和质量，深入样本分析将每两个不间断层组衍生物一个块并逐块地专业训练方式论。

实验结果

绘出表 4 展示了手势基因序列外推能力，并与 acRNN 和经典人口统计模型 MotionTexture 进行了相比较：可以可知，GANimator 消除了全部都是局构件发生变化，姿态和过渡看起来很自然。

下表 1 为 GANimator 与 MotionTexture 和 acRNN 一原理相比较结果。可以可知，acRNN 由于收敛于模板位姿，其余部分局限，而 GANimator 作可用的手势很好地隔开了专业训练基因序列。此外，GANimator 模型在作可用完全正确手势和保持独特性彼此之间拿下了良好的有利于。

绘出表展示了该模型用到两个基因序列进行专业训练。第一个基因序列（右侧）构形同相对于模板手势，第二个基因序列（右）构形同较大的手势。该样本分析在相应的基因序列中的可视化作可用的结果（蓝色）及其去除后的最近邻（绿色）的颅骨CG。可以可知，作可用的结果构形同来自两个专业训练基因序列的技术细节（参见上述作可用大象的动绘出）。

绘出表展示了该样本分析作可用结果与转换技术细节相同，同时作可用结果更生动，例如人走路时肩膀所在位置较低。

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