HAL-Ecole des Ponts ParisTech
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PAFUSE: Part-Based Diffusion for 3D Whole-Body Pose Estimation
No full textInternational audienceWe introduce a novel approach for 3D whole-body pose estimation, addressing the challenge of scale- and deformability- variance across body parts brought by the challenge of extending the 17 major joints on the human body to fine-grained keypoints on the face and hands. In addition to addressing the challenge of exploiting motion in unevenly sampled data, we combine stable diffusion to a hierarchical part representation which predicts the relative locations of fine-grained keypoints within each part (e.g., face) with respect to the part’s local reference frame. On the H3WB dataset, our method greatly outperforms the current state of the art, which fails to exploit the temporal information. We also show considerable improvements compared to other spatiotemporal 3D human-pose estimation approaches that fail to account for the body part specificities. Code is available at https://github.com/valeoai/PAFUSE
Diabatic heating of mesoscale convective cloud systems from synergistic satellite data
No full textInternational audienceThis study investigates the relationship between latent and radiative heating of tropical mesoscale convective systems (MCSs). Therefore, we expanded heating rates derived from active sensors, which have a sparse sampling, by applying artificial neural networks on cloud properties from IR sounder data and atmospheric and surface properties from meteorological reanalyses. With the help of a cloud system reconstruction, we determined the MCSs and their size. The radiative enhancement of mature MCSs rises with their released latent heat. Furthermore, larger, more organized MCSs generally heat the atmosphere more than smaller MCSs for a similar rain intensity. The projection of the MCS properties onto a plane of vertically integrated latent heating (LP) and radiative enhancement (ACRE) reveals that the MCSs tend to converge towards a mean LP-ACRE value during their life cycle, with larger initial LP-ACRE values requiring longer lifetimes to reach this settling point
Le lidar pour explorer l’atmosphère terrestre
No full textInternational audienceExploration of the atmosphere by lidar began 40 years ago at the LMD. Lidar observation from space as the ultimate frontier has motivated the development of technological bricks and innovative ground and airborne instruments, as well as, the signal processing necessary tools to obtain increasingly precise and accurate 4-D data on the atmosphere (aerosols, clouds, temperature, dynamics and concentration of the main greenhouse gases H2O, CO2 and CH4) and the surface (fluorescence and canopy structure). The LMD notably participated in the construction of the space Lidar Earth observation missions Calipso (NASA-CNES), ADM-Aeolus (ESA), EarthCARE (ESA-JAXA) and MERLIN (CNES-DLR).L’exploration de l’atmosphère par lidar a commencé il y a maintenant 40 ans au LMD. L’observation lidar à partir de l’espace comme frontière ultime a motivé le développement de briques technologiques et d’instruments innovants sol et aéroporté ainsi que le traitement de signal nécessaires pour obtenir des données 4-D de plus en plus précises et exactes sur l’atmosphère (les aérosols, les nuages, la température, la dynamique et la concentration des principaux gaz à effet de serre H2O, CO2 et CH4) et la surface (fluorescence et structure de la canopée). Le LMD a notamment participé à la construction des missions Lidar spatiales d’observation de la Terre Calipso (NASA-CNES), ADM-Aeolus (ESA), EarthCARE (ESA-JAXA) et MERLIN (CNES-DLR)
Les phénomènes météorologiques extrêmes
No full textInternational audienceStudy of extreme weather events became a central research topic in climate sciences with the emergence of global warming. Studies on extremes at LMD increased rapidly after the exceptional heat wave of 2003. The present article describes the key configurations of the jet stream and atmospheric disturbances leading to extreme weather events in midlatitudes like wind storms, heat waves, cold spells and heavy precipitation events. Methods allowing to make a linkage between observed extremes and climate change are presented together with multidisciplinary approaches aiming to better understand and quantify societal impacts of extremes. The insert is dedicated to presenting a study made at LMD on the role of soil moisture in the Mediterranean region on European heat waves.L’étude des événements météorologiques extrêmes est devenue un thème central des sciences du climat avec l'avènement du changement climatique. Le LMD a accéléré ses travaux sur les extrêmes à partir de la canicule historique de 2003. L’article décrit d’abord les conditions météorologiques favorisant l’occurrence des événements extrêmes aux moyennes latitudes comme les tempêtes hivernales, les vagues de chaleur et de froid, ou encore les fortes précipitations en lien avec des configurations particulières du courant-jet de la haute troposphère. Les méthodes permettant de faire un lien entre les extrêmes observés et le changement climatique sont ensuite présentées ainsi que les approches interdisciplinaires permettant de mieux comprendre et d’appréhender les impacts sociétaux de ces extrêmes. L’encart présente un résultat important d’une étude effectuée au LMD sur le rôle de l’humidité du sol dans la zone méditerranéenne sur les canicules européennes
The biological contribution to the weathering of limestone monuments in a vegetated urban area: results of a 5-year exposure
No full textInternational audienceBiological activity, climate and pollution are responsible for the degradation of building stones, especially limestone, which is widely used in the Paris region. In order to determine the respective contribution of physicochemical and biological processes to the degradation of limestone, limestone specimens from the Père-Lachaise cemetery (Paris, France) were exposed for five years under different conditions: sheltered from or exposed to rain and in horizontal or vertical position. After exposure, the collected samples were characterized by light and electron microscopy, X-Ray diffraction and ion chromatography after elution. The results showed an intense biocolonization of the samples exposed to rain, while the sheltered samples were more affected by the pollution (soiling). The characterization of the bacterial and fungal communities using Next Generation Sequencing Illumina 16S for bacteria and ITS for fungi highlighted that five main bacterial phyla were identified: Actinobacteriota, Bacteroidota, Cyanobacteria, Proteobacteria and Deinococcota (major genera Flavobacterium , Methylobacterium - Methylobacter , Sphingomonas , Roseomonas and Nocardiodes ). Among the fungi, the phylum Ascomycota was predominant with the genera Cladosporium , Ramularia , Aureobasidium and Lecania . However, the alteration of the limestone is difficult to quantify at this stage. Potassium nitrate of rain origin has been found in the sheltered area, but no gypsum. Therefore, the biocolonization is a fast phenomenon on the stone and the physico-chemical processes derived from it, caused by climate and pollution, are slower. This is in agreement with the long-term observations made on old and unrestored graves of the cemetery described in the literature
Heurs et malheurs des DIVD. Les trois malentendus de la démonstration urbaine
No full textInternational audienceCan we rethink urban production and build a post-carbon city using the same actors and methods that helped build the thermo-industrial modern town? One such challenge is at the core of urban experimentation, in particular through the fairly recent avatar of the urban demonstrator, which is an exempting urban object supposedly allowing greater plasticity and flexibility in how we make and manage the city. Drawing from a study of the Démonstrateur Industriel pour la Ville Durable (DIVD) programme; this article analyses what the regime of urban demonstration does to the practice of experimentation and urban production. It demonstrates the challenges of introducing radically new forms of public action. Some of these difficulties can be conceptualised as misunderstandings about the object, audiences and objectives of urban demonstration, which condition part of the significance of what is being experimented with.Peut-on repenser la production urbaine et construire une ville post-carbone avec les acteurs et les méthodes qui ont concouru à l’édification de la ville moderne et thermo-industrielle ? C’est l’un des défis que l’expérimentation urbaine cherche à relever, notamment via la figure du démonstrateur urbain, objet dérogatoire urbain censé permettre une plus grande plasticité dans les manières de faire et gérer la ville. À partir d’un travail sur le dispositif du Démonstrateur industriel pour la ville durable (DIVD), cet article analyse ce que fait cette entrée par la démonstration urbaine à la pratique de l’expérimentation et à la production urbaine. Il montre les difficultés du dispositif à faire émerger des modalités d’action publique radicalement nouvelles. Une partie de ces difficultés tient en fait à ce que nous appelons des malentendus autour des objets, des publics et des objectifs de la démonstration urbaine, qui conditionnent pourtant une partie de la portée de ce qui est expérimenté
Changes in the practices, profiles and working conditions of delivery drivers in Paris. Delivering for a digital platform : a job that brings satisfaction ?
No full textInternational audienc
Contrôle en langage naturel pour la synthèse de mouvements humains en 3D
No full text3D human motions are at the core of many applications such as the film industry, healthcare, augmented reality, virtual reality and video games. However, these applications often rely on expensive and time-consuming motion capture data.The goal of this thesis is to explore generative models as an alternative route to obtain 3D human motions. More specifically, our aim is to allow a natural language interface as a means to control the generation process. To this end, we develop a series of models that synthesize realistic and diverse motions following the semantic inputs.In our first chapter, we address the challenge of generating human motion sequences conditioned on specific action categories. We introduce ACTOR, a conditional variational autoencoder (VAE) that learns an action-aware latent representation for human motions. We show significant gains over existing methods thanks to our new Transformer-based VAE formulation, encoding and decoding SMPL pose sequences through a single motion-level embedding.In the second chapter, we go beyond categorical actions, and dive into the task of synthesizing diverse 3D human motions from textual descriptions allowing a larger vocabulary and potentially more fine-grained control. Our work stands out from previous research by not deterministically generating a single motion sequence, but by synthesizing multiple, varied sequences from a given text.We propose TEMOS, building on our VAE-based ACTOR architecture, but this time integrating a pretrained text encoder to handle large-vocabulary natural language inputs.In the third chapter, we address the adjacent task of text-to-3D human motion retrieval, where the goal is to search in a motion collection by querying via text. We introduce a simple yet effective approach, named TMR, building on our earlier model TEMOS, by integrating a contrastive loss to enhance the structure of the cross-modal latent space. Our findings emphasize the importance of retaining the motion generation loss in conjunction with contrastive training for improved results. We establish a new evaluation benchmark and conduct analyses on several protocols.In the fourth chapter, we introduce a new problem termed as "multi-track timeline control" for text-driven 3D human motion synthesis. Instead of a single textual prompt, users can organize multiple prompts in temporal intervals that may overlap. We introduce STMC, a test-time denoising method that can be integrated with any pre-trained motion diffusion model. Our evaluations demonstrate that our method generates motions that closely match the semantic and temporal aspects of the input timelines.In summary, our contributions in this thesis are as follows: (i) we develop a generative variational autoencoder, ACTOR, for action-conditioned generation of human motion sequences, (ii) we introduce TEMOS, a text-conditioned generative model that synthesizes diverse human motions from textual descriptions, (iii) we present TMR, a new approach for text-to-3D human motion retrieval, (iv) we propose STMC, a method for timeline control in text-driven motion synthesis, enabling the generation of detailed and complex motions.Les mouvements humains 3D jouent un rôle clé dans divers domaines, tels que le cinéma, le secteur médical, la réalité augmentée, la réalité virtuelle et l'industrie du jeu vidéo. Toutefois, ces utilisations reposent souvent sur des données de capture de mouvement coûteuses et chronophages.- L'objectif de cette thèse est d'explorer les modèles génératifs en tant que voie alternative pour obtenir des mouvements humains 3D. Plus spécifiquement, notre objectif est de contrôler le processus génératif par le biais d'une interface en langage naturel. Pour cela, nous développons une série de modèles qui synthétisent des mouvements réalistes et variés en suivant des entrées sémantiques. Dans notre premier chapitre, nous relevons le défi de générer des séquences de mouvements humains conditionnées par des catégories d'actions spécifiques. Nous présentons ACTOR, un autoencodeur variationnel conditionnel (VAE) qui apprend une représentation latente des mouvements humains tenant compte de l'action. Nous montrons des améliorations significatives par rapport aux méthodes existantes grâce à notre nouvelle formulation VAE basée sur un Transformer. Ce modèle code et décode des séquences de pose du corps humain paramétrisées par le modèle SMPL, en utilisant un vecteur de mouvement latent global.Dans le deuxième chapitre, nous allons au-delà des actions catégorielles et nous nous intéressons à la synthèse de divers mouvements humains 3D à partir de descriptions textuelles. Cela permet d'élargir le vocabulaire et d'obtenir un contrôle potentiellement plus fin. Notre travail se distingue des recherches précédentes en ne générant pas de manière déterministe une séquence de mouvement unique, mais en synthétisant des séquences multiples et variées à partir d'un texte donné.Nous proposons TEMOS, qui repose sur notre architecture ACTOR basée sur un VAE, mais qui intègre cette fois un encodeur de texte pré-entraîné pour traiter les entrées en langage naturel à large vocabulaire. Dans le troisième chapitre, nous abordons la tâche adjacente de la recherche de mouvements humains 3D à partir de texte, où l'objectif est, par le biais d'une requête textuelle, de rechercher à l'intérieur d'une collection de mouvements. Nous présentons une approche simple et efficace, appelée TMR, qui s'appuie sur notre modèle précédent TEMOS, en intégrant une fonction de coût contrastive pour améliorer la structure de l'espace latent multimodal. Nos résultats soulignent l'importance de conserver la génération de mouvement avec l'entraînement contrastif pour améliorer les résultats. Nous établissons un nouveau critère d'évaluation et effectuons des analyses sur plusieurs protocoles.Dans le quatrième chapitre, nous présentons un nouveau problème appelé "contrôle par chronologie multi-pistes" pour la synthèse de mouvements humains 3D pilotée par le texte. Au lieu d'une seule description textuelle, les utilisateurs organisent plusieurs textes dans des intervalles temporels qui peuvent se chevaucher. Nous présentons STMC, une méthode de débruitage en temps de test pouvant être intégrée à n'importe quel modèle de diffusion de mouvement humain pré-entraîné. Nos évaluations démontrent que notre méthode génère des mouvements qui correspondent étroitement aux aspects sémantiques et temporels de la chronologie d'entrée. En résumé, les contributions de cette thèse sont les suivantes : (i) nous développons un autoencodeur variationnel génératif, ACTOR, pour la génération de séquences de mouvements humains conditionnée par l'action, (ii) nous présentons TEMOS, un modèle génératif conditionné par le texte qui synthétise des mouvements humains diversifiés, (iii) nous présentons TMR, une nouvelle approche pour la recherche de mouvements humains 3D à partir de texte, (iv) enfin, nous proposons STMC, une méthode pour la génération de mouvements humains contrôlés par une chronologie à plusieurs pistes
Enduits en terre crue : vers une durabilité accrue par la synergie entre biopolymères et ammoniums
No full textInternational audienceLes constructions en terre crue, performantes du fait de leur durabilité et de leur faible impact écologique, sont vulnérables aux dommages causés par l'eau. Les biopolymères, tels que les polysaccharides et les protéines, sont prometteurs en tant qu'additifs verts pour renforcer ces matériaux, mais leur efficacité face à l’eau reste inégale. Parallèlement, des recherches récentes ont porté sur l’utilisation de composés cationiques aminés, montrant leur efficacité pour inhiber le gonflement des argiles et améliorer leur résistance aux variations hygrométriques.Notre recherche explore la synergie entre polymères et ammoniums pour formuler des enduits biocompatibles améliorant la stabilité des constructions en terre crue. L’impact du chitosane, de la polyéthylèneimine, ainsi que des alkyl-α,ω-diamines, a été évalué sur la montmorillonite, une argile gonflante. Les effets sur le gonflement cristallin (variations de l'espace interfoliaire), l’affinité pour l’eau et les changements volumétriques ont été analysés par diffraction des rayons X et par gravimétrie d’adsorption de vapeur d’eau (DVS). Les résultats montrent l’efficacité à la fois des polymères et des ammoniums pour limiter le retrait lors du séchage, et la quantité d'eau sorbée en conditions contrôlées d’humidité