<html>
<head>
<meta http-equiv="Content-Type" content="text/html; charset=utf-8">
</head>
<body style="word-wrap: break-word; -webkit-nbsp-mode: space; line-break: after-white-space;" class="">
<div class=""><i class="">3DL Hosted Guest Talk</i></div>
<div class=""><i class=""><br class="">
</i><b class="">Peizhuo Li <br class="">
PhD Student<br class="">
ETH Zurich, Interactive Geometry Lab<br class="">
<br class="">
Friday, February 17th<br class="">
11:00am - 12:00pm<br class="">
John Crerar Library 298</b><br class="">
<br class="">
</div>
<div class=""><b class="">Title:</b> Generative Motion Matching</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class=""><b class="">Abstract</b>:</div>
<div class="">The generation of natural, varied, and detailed motions is a core problem in computer animation. We present a generative model - generative motion matching - that “mines” as many diverse motions as possible from a single or few example sequences.
 In stark contrast to existing data-driven methods, which typically require long offline training time, are prone to visual artifacts, and tend to fail on large and complex skeletons, our method inherits the training-free nature and the superior quality of
 the well-known Motion Matching method. At the heart of our generative framework lies the generative motion matching module, which utilizes the bidirectional similarity as a generative cost function to motion matching, and operates in a multi-stage framework
 to progressively refine a random guess using exemplar motion matches. In addition to diverse motion generation, we show the versatility of our generative framework by extending it to a number of scenarios that are not possible with motion matching alone, including
 motion completion, key frame-guided generation, infinite looping, and motion reassembly.<br class="">
</div>
<div class=""><br class="">
</div>
<div class=""><b class="">Bio</b>:
<div class="">Peizhuo Li is a PhD student at Interactive Geometry Lab under the supervision of Prof. Olga Sorkine-Hornung, at ETH Zurich. His research interest lies in the intersection between deep learning and computer graphics. In particular, he is interested
 in practical problems related to character animation. Prior to his PhD study, he was a bachelor student at Peking University and worked as research assistant at Visual Computing and Learning lab, advised by Prof. Baoquan Chen.</div>
</div>
<div class="">
<div><br class="">
</div>
<div><img apple-inline="yes" id="82668A2F-A7A4-4328-902D-CC744993FBC6" src="cid:92EEBA9F-BE92-4C82-87CD-A73D1639DB0A" class=""></div>
<div><br class="">
</div>
<div>---</div>
<div>Holly Santos<br class="">
Executive Assistant to Michael J. Franklin, Chairman<br class="">
Department of Computer Science<br class="">
The University of Chicago<br class="">
5730 S Ellis Ave-217   Chicago, IL 60637<br class="">
P: 773-834-8977<br class="">
<a href="mailto:hsantos@uchicago.edu" class="">hsantos@uchicago.edu</a><br class="">
</div>
</div>
<br class="">
</body>
</html>