具體(tǐ )而言(yán ),研究團隊利用海量仿真 RGBD 數(shù)據(jù),開(kāi )發(fā)了一(yī )套完(wán )整的數(shù)據(jù)清洗與動態(tài)重(chóng )建(jiàn )流程,并標(biāo)(biāo )注了豐富的動作序列。同時(shí ),他們提(tí )出一種多(duō )模態(tài)數(shù)據(jù)的動態(tài)融合機(jī )制,首次將(jiāng )動態(tài)重建、視頻(pín )預(yù)測和動作規(guī)劃(huá )這三項任務(wù)融合在一個(gè )統(tǒng)一的框架中進行優(yōu)化,從而(ér )實現(xiàn)了真正的一(yī )體化多任務(wù)協(xié)同,大幅提(tí )高了模型的穩(wěn)定性與魯棒性(xìng )。
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