물리 제약을 넣은 3D 인간 모션 인코더, PINN-JEPA 공개
PINN-JEPA는 3D 골격 인간 모션을 위한 물리 정보 신경망(PINN) 기반 인코더다. 위치에서 속도, 가속도, 저크를 해석적으로 계산하고 뼈 길이와 운동학적 일관성을 유지하도록 자기지도 방식으로 사전학습한다.
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공개된 것은 1단계 PINN 사전학습 코드와 구버전 체크포인트이며 프로덕션용이 아님
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입력은 17개 관절 기준으로 위치·속도·가속도·저크를 포함한 형태를 가정
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자기지도 상태 복원, 뼈 길이 일관성, 유한차분 기반 운동학 일관성, 저크 정규화를 함께 사용
모션 모델에서 “그럴듯한 포즈”보다 “물리적으로 말이 되는 움직임”을 강제하려는 접근임. 다만 공개 가중치가 최신 내부 버전이 아니고 H36M 17관절 구조에 묶여 있어서, 바로 서비스에 넣기보다는 연구용 베이스라인에 가까움.
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