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文本驱动运动编辑
分布 生成模型与扩散13D 视觉与重建1
01 02
全监督运动编辑：通过正负学习平衡变化与不变性
Omni-Supervised Motion Editing: Balancing Change and Invariance through Positive-Negative Learning
论文提出的正负学习统一监督范式（回顾式特征监督 + 基于源-目标相似度的运动保持 + 三元组语义对齐）可直接迁移到图像/视频编辑扩散模型中，用于缓解编辑时目标区域改动不足与未编辑区域被破坏之间的权衡。
面向文本驱动三维人体运动编辑的跨轴特征融合与关节级运动差异预测
Cross-Axis Feature Fusion with Joint-Wise Motion Difference Prediction for Text-Based 3D Human Motion Editing
把运动序列沿关节轴与时间轴分别用 Transformer 编码再做跨轴融合，并用 Soft-DTW 回归作为辅助任务定位「哪些关节该改」，这套轴分解+关节级差异预测的思路可直接迁移到人体动作生成、姿态序列编辑与细粒度时序定位任务。