ポーズ推定によりバラタナティヤムのアダヴゥの主要姿勢を生成する

概要: 数世代にわたる伝統に根ざし、厳格な構造的および象徴的規則によって統制される無形文化の舞踊を保存することは、デジタル時代において独自の課題をもたらします。その中でも、バラタナティヤムは、定型化されたアダヴゥスと正確な主要姿勢（キー・ポーズ）への強調で際立つ、インドの古典舞踊の一形式です。これらの主要姿勢を正確に生成することは、人の解剖学的整合性と様式的整合性を維持するだけでなく、デジタル手段によって、より広い世界の観客へ向けた効果的な記録・分析・伝達を可能にするためにも重要です。本研究では、ポーズ推定モジュールと統合した、姿勢認識（pose-aware）型の生成フレームワークを提案します。これは、キーポイントに基づく損失と姿勢の整合性制約によって導かれます。これらの教師信号により、合成出力における解剖学的正確さと様式的整合性が保証されます。評価では、4つの構成を検討します。標準的な条件付き敵対的生成ネットワーク（cGAN）、ポーズ監督付きcGAN、条件付き拡散、そしてポーズ監督付き条件付き拡散です。各モデルは、主要姿勢クラスのラベルを条件として与えられ、幾何学的構造を維持するよう最適化されます。cGAN と条件付き拡散のいずれの設定でも、統合されたポーズ指導により、生成されたポーズが正解のキーポイント構造と一致し、文化的な忠実性が促進されます。結果は、ポーズ監督を取り入れることで、生成されるバラタナティヤムの主要姿勢の質、現実味、そして真正性が大きく向上することを示しています。本フレームワークは、伝統舞踊のデジタル保存、教育、普及のためのスケーラブルなアプローチを提供し、文化的な精度を損なうことなく高忠実度な生成を可能にします。コードは https://github.com/jagidsh/Generating-Key-Postures-of-Bharatanatyam-Adavus-with-Pose-Estimation で利用できます。