运动扩散自编码器：基于空手道技术实现人体运动属性操控

属性操控致力于改变数据点或时间序列的特定属性，同时保持其他所有特征不变。本研究聚焦于人体运动领域，特别是空手道运动模式。据所知，这是首次成功实现人体运动数据属性操控的研究。

实现人体运动属性操控的关键需求在于合适的姿态表示。为此，设计了一种新颖的基于旋转的连续姿态表示方法，既能实现人体骨架与运动轨迹的解耦，又能准确重建原始解剖结构。

操控方法的核心思想是：使用Transformer编码器发现高层语义特征，并采用扩散概率模型建模剩余随机变化。实验证明，通过Transformer编码器获得的嵌入空间具有语义意义和线性特性。通过在该语义嵌入空间中发现属性变化的线性方向，并沿该方向移动嵌入向量，即可实现高层属性的操控。