CurveCodec 2 发布任意骨架动画压缩编解码器
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CurveCodec 2 发布任意骨架动画压缩编解码器
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AI 综述
Mingyi Shi 等作者发布 CurveCodec 2，一种不依赖特定骨架的骨骼动画压缩编解码器：把每条子轨道编码为对数映射中的曲线，闭环量化并按率失真挑选关键帧抽稀，残差再由小型学习模型做熵编码，整数推理在不同平台逐位一致。 论文称，在 33 个数据集共 4,472 段留出测试片段上，最坏情况契约下所需字节为 ACL 默认精度 0.01 cm 时的 0.37 倍，平均误差契约下 0.1 cm 时为 0.22 倍；解码只需单 CPU 核心，且无需重训练即可迁移到训练中未出现的物种。
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最新进展11月3日 13:00
CurveCodec 2：面向任意骨架的动画压缩，用学习型熵模型编码残差报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月3日
- arXiv · cs.AICurveCodec 2：面向任意骨架的动画压缩，用学习型熵模型编码残差
CurveCodec 2 提出一种不依赖特定骨架的动画压缩编解码器，用小型学习模型对残差做熵编码，整数推理跨平台逐位一致。在 33 个数据集共 4,472 段测试片段上，最坏情况契约下所需字节为 ACL 默认精度 0.01 cm 时的 0.37 倍，平均误差契约下 0.1 cm 时为 0.22 倍，单 CPU 核心即可解码，且无需重训练即可迁移到训练中未出现的物种。
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