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#265
summarized by : Naoya Chiba
どんな論文か？
AutoregressiveにNeural Fieldを用いて人体をモデル化する手法AutoAvatarの提案．人体形状はSDFで記述し，時系列に従って空間的に配置された関節点について潜在ベクトルが記述される．SDFを記述するためのクエリ点が与えられると，各関節点からクエリ点に従う潜在ベクトルが計算されてSDFとして計算されるという形でImplicitに表面形状が記述される．
新規性
自己回帰的に学習・記述されるサンプル点の集合とその点からのデコードという形で時系列のNeural Fieldをモデル化した点が新規．SMPLを基準に各時刻と対応したSDFと組み合わせ表面形状を記述した後，時刻に沿った各点の特徴量の変化と変形を推定するネットワークで次時刻の情報を予測・サンプリングし直して特徴量とする．
結果
DFaustで学習・評価，AIST++で評価を行った．提案法によるAutoregressiveなモデルを用いることで既存手法よりも優れた表面形状のモデル化・形状予測を実現しており，自然な時間補完を行えている．
その他（なぜ通ったか？等）
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