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Embody 3D：大规模多模态运动与行为数据集

发表
由 taesiritaesiri 提交
作者: Claire McLean, Makenzie Meendering, Tristan Swartz, Orri Gabbay, Alexandra Olsen, Rachel Jacobs, Nicholas Rosen, Philippe de Bree, Tony Garcia, Gadsden Merrill, Jake Sandakly, Julia Buffalini, Neham Jain, Steven Krenn, Moneish Kumar, Dejan Markovic, Evonne Ng, Fabian Prada, Andrew Saba, Siwei Zhang, Vasu Agrawal, Tim Godisart, Alexander Richard, Michael Zollhoefer

摘要

AI 生成总结
Embody 3D是一个多模态数据集，包含大量3D运动数据，包括手部追踪、身体形状、文本标注以及来自多个参与者在各种场景下的音频轨道。
Meta的Codec Avatars Lab推出了Embody 3D，这是一个多模态数据集，包含在多摄像头采集阶段收集的500小时的3D运动数据，来自439名参与者，总计超过5400万帧的3D运动轨迹。该数据集包含广泛的单人运动数据，包括提示运动、手势和移动；以及多人行为和对话数据，如讨论、不同情绪状态下的对话、协作活动以及公寓式空间内的共居场景。我们提供了跟踪的人体运动，包括手部跟踪和身体形状，以及文本标注，以及每个参与者的单独音频轨道。
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taesiritaesiri
论文提交者

Meta 的 Codec Avatars Lab 推出了 Embody 3D，这是一个多模态数据集，包含 439 名参与者在多摄像机采集阶段收集的 500 小时 3D 运动数据，总计超过 5400 万帧的追踪 3D 运动。该数据集具有广泛的单人运动数据，包括提示动作、手势和步态；以及多人行为和对话数据，例如讨论、不同情绪状态下的对话、协作活动以及在类似公寓空间中的共同生活场景。我们提供追踪的人体运动，包括手部追踪和身体形状，文本标注，以及每个参与者的单独音频轨道。