驱动器8V1090.00-2控制设备工业贝加莱备件应用库存价合适亦售

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参数

品质一年产品特性
否是否进口
欧美产地

发货地广东深圳 5天内发货供货总量3300个

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产品详情

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驱动器8V1090.00-2我们利用这些数据训练 FACT 模型，以便根据音乐生成 3D 舞蹈。该模型首先使用单独的动作和音频转换器对种子动作和音频输入进行编码。然后，将嵌入向量串联起来并发送给跨模态转换器，该转换器学习两种模态之间的对应关系并生成 N 个未来动作序列。随后利用这些序列以自我监督（Self-supervised learning）的方式来训练模型。所有三个转化器都是联合学习的端到端。进行测试时，我们在一个自回归（GPT-3）框架中应用这个模型，其中预测的动作充当下一个生成步骤的输入。因此，FACT 模型能够逐帧地生成长时间的舞蹈动作。FACT 网络接收一段音乐（Y）和一个 2 秒的种子动作序列（X），然后生成与输入音乐相关的长时间未来动作FACT 涉及三个关键的设计选择，对于根据音乐产生真实的 3D 舞蹈动作至关重要。1. 所有的转换器都使用完整关注掩码，它比典型的因果模型更具表现力，因为内部令牌可以访问所有输入。2. 我们训练模型来预测当前输入以外的 N 个未来动作，而不是仅仅预测下一个动作。这鼓励网络更多地关注时间背景，并有助于防止模型在几个生成步骤后出现动作停滞或分歧。3. 我们在早期融合了两个嵌入向量（动作和音频），并采用了一个深度的 12 层跨模态转换器模块，这对于训练一个真正关注输入音乐的模型至关重要。我们根据三个指标来进行性能评估：动作质量：我们计算 AIST++ 测试集中的真实舞蹈动作序列和 40 个模型生成的动作序列之间的 Frechet Inception Distance （FID），每个序列有 1200 帧（20 秒）。我们将基于几何和运动特征的 FID 分别表示为 FIDg 和 FIDk。生成多样性：与此前的研究类似，为了评估模型生成潜水舞蹈动作的能力，我们计算了 AIST++ 测试集上 40 个生成动作的特征空间中的平均欧氏距离，再次比较几何特征空间（Distg）和运动特征空间（Distk）。

本店经营各自动化模块、卡件、CPU。