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[2G5-OS-21e-05] モーション拡散モデルを参照した強化学習によるシミュレータ空間での多様・複雑な動作獲得
キーワード：生成モデル、強化学習
シミュレータ空間内で複雑な人間のモーションを獲得することは，ゲームや3DCGアニメーションなど様々なシーンにおいて意義が見込まれる．その手法の一つにモーションキャプチャの人間の動作を参照して強化学習を行うものがあるが，参照となる動作を獲得するのには機材や俳優が必要となり，コストが高い．そこで，近年発展しているモーションの生成モデルにより出力したアニメーションを参照動作に強化学習を行うことができればそのコストを低減させることができる．その背景のもと，本研究では，現状の拡散モデルを用いたモーション生成のSOTAモデルであるMotion Diffusion Modelを参照動作の生成に用いた場合の適用可能性と問題点を調べた．
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