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Motion Style Transfer: Methods, Challenges, and Future Directions
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AI
DOI：10.1007/978-981-95-0100-7_4.png)
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摘要
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动作风格迁移（MST）是计算机图形学的一个关键研究领域，能够使动作序列在保持语义一致性的同时获得风格化属性。近期进展显著提升了MST的灵活性和可扩展性，促进了高质量动作适应在不同应用中的实现。本文对MST研究进行了全面综述，将现有方法分为生成模型、内容-目标组合方法以及文本语义驱动技术。我们进一步回顾了常用的MST数据集和评估指标，强调了基准测试方法中的不一致性。我们强调了需要可扩展的数据集生成和标准化的评估协议以推动MST研究的发展。
Keyword:
Motion Style Transfer
literature survey
Computer Animation
Generative Model
期刊
C
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0
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17
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