CALM：用于可导的虚拟角色条件对抗潜在模型【英文版】

英文标题：CALM: Conditional Adversarial Latent Models for Directable Virtual Characters中文摘要：本文提出了一种名为条件对抗潜在模型 (CALM) 的方法，用于生成具有多样性和可直接引导性的用户控制交互虚拟角色的行为。通过模仿学习，CALM 学习了一种代表运动的表示，捕捉了人类运动的复杂性和多样性，并能够直接控制角色动作。该方法同时学习了控制策略和运动编码器，重构给定运动的关键特征，而非简单地复制它。结果表明，CALM 学习了一种语义运动表征，能够对生成的运动进行控制，并可以通过直观的界面控制角色，类似于电子游戏中的界面。英文摘要：In this work, we present Conditional Adversarial Latent Models (CALM), anapproach for generating diverse and directable behaviors for user-controlledinteractive virtual characters. Using imita