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본 논문은 유저들에게 더 직관적인 모션 생성을 위해 NLP를 인터페이스를 제공한다. 커맨드와 모션 데이터 기반으로 훈련된 모델은 adversarial imitiation learning 기반으로 다양한 모션을 생성해낼 수 있다.

Tailwindcss-Nextjs-Starter blog template으로 깃허브 블로그를 완성시켜보았다. 이전 디자인 비교와 블로그의 방향성에 대해!

본 논문은 Convolutional Autoencoder를 이용하여 latent space(manifold)를 토대로 Motion denoise, Motion interpolation task contribution에 대해 소개한다.

이 논문에서 다루는 분야는 character animation 분야 중 skeleton motion control 이며 Deep Reinforcement Learning를 활용에 대해 소개한다.

지난 2월, 2022 베이징 올림픽에서 특정 국가 제외 상당히 박한 점수로 석연치 않은 판정으로 Motion estimation 모델로 prediction을 한 적이 있었다. 상당히 많은 국내 팬분들이 웹사이트를 만드는 것을 희망하셨고, 현재 석사 과정으로 바쁜 시간을 쪼개서 만들게 되었다.

다행히 대학원 연구실과 연구분야, 연구주제까지 다 대비했던 편이라 그에 대해서는 문제가 없었는데, 문제는 내가 해당 분야에 대해 무지했던 점, 그렇다고 어디서부터 시작할지 막막했던 적이 있었다. 그렇게 방황하면서 코스웍도 듣고 1기를 보냈던 것 같다.

석사를 한지 어느 덧 100일을 훌쩍 넘기고 200일에 수렴해가는 지금, 다음 학기에 벌써 1차적으로 졸업시험에 도전하게 된다. 솔직히 1기 때는 많은 시행착오와 장소든, 학업적인 면에서 적응하는데 굉장히 많은 시간을 썼던 것 같다. 2기인 현재는 어느 정도 랩 분위기와 코웍 환경에 대해 많이 익숙해져있지만, 여전히 배우는 단계이기 때문에 많이 부족한 게시물일 수도 있다.

SimPoE는 키네마틱과 다이나믹을 모두 잡은 Human pose estimation이라고 주장하며 RNN 프레임을 이용하여 Refinement unit에서는 3D reconstruct+refinement process를 거쳐 다음 action을 위해 PD controller을 거치는 Control generation unit으로 구성된 policy를 활용하였다.